谷歌ai主要发展方向是什么，谷歌ai主要发展方向是什么呢-米多指南

谷歌ai主要发展方向是什么，以及谷歌ai主要发展方向是什么呢对应的知识点，小编就整理了5个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

谷歌的AI技术有多牛？

在当地时间周三在OpenReview.net上发表的一篇论文中，谷歌AI和芝加哥丰田科技机构(Toyota technology Institute of Chicago)宣布，他们的新AI ALBERT在几项自然语言阅读理解测试中都获得了之一名，其在SQuAD 2.0、GLUE、RACE成绩方面都拿到了之一的位置。

资料图

在GLUE中，ALBERT拿到了89.4的分数，在SQUAD中拿到了92.2、在RACE中拿到89.4。

SQUAD 2.0人类平均表现分则为89.452。

据悉，SQuAD2.0结合了SQuAD1.1的10万个问题和5万多个新的、无法回答的问题。为了在SQuAD2.0做到更好，系统不仅必须在可能的情况下回答问题，而且还必须确定段落中什么时候不支持回答并避免回答。

ALBERT使用参数降低技术来减少内存消耗并提高BERT的训练速度。

论文写道：“我们提出的 *** 使得模型的规模比原来的BERT要好得多。我们还使用了一种自我监督的缺失，这种缺失侧重于对句子间连贯进行建模，并表明其始终有助于下游任务的多句输入。”

据了解，这种技术在互联网上阅读大量文本并提供连贯答案方面有着显著的应用，这可以为搜索引擎来带来一个明显的好处。

谷歌发起AI Explorables项目的主要用意是什么？

目前的AI包括大部分机器学习算法，属于黑盒算法，在复杂数据中的表现难以具像化，因此让开发者很难判断模型本身是否合理。

而通过白盒化 *** 和算法可以帮助开发者更有针对性地优化 *** ，而不是像现在一样通过调节参数和喂大量数据来试错，可视化神经 *** 是让神经 *** 向小型化、高效化进化的必要条件。

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用已经相当普及，比如 AlphaGo 就成为了人类棋手的一位劲敌。

此外科学家们将之用于探索暗物质、营销人员借此来制定更佳广告策略、还有许多研究人员希望它能够攻克 COVID-19 这样的流行病。

好消息是，为了进一步降低机器学习的访问和参与门槛，搜索巨头谷歌已经发起了一个名叫 AI Explorables 的新项目。

【Hidden Bias】

对于大多数人来说，有关机器学习的大量文献可能都过于深奥。有鉴于此，谷歌希望通过 AI Explorables 项目和一系列交互式的解析，帮助人们更好地理解机器学习的核心概念。

目前谷歌已经发布了两种基本概念的解释，分别是“隐藏偏差”和“公正性衡量”。

【Measuring Fairness】

谷歌ai主要发展方向是什么，谷歌ai主要发展方向是什么呢

在接下来的几个月，这家科技巨头还会讲解更多的概念，比如反馈循环对系统偏差的影响、解释系统为达成特定目标所采取的逻辑步骤、隐私问题的处理、及其在 AI 系统中的含义等。

综上所述，借助 AI Explorables，人工智能研究可以更加易于访问和包容。感兴趣的朋友，可移步至谷歌 PAIR 主页了解更多内容。

当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

人工智能发展进入新阶段

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新焦点

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。
先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后 *** 成，而模型应用则有可能由前 *** 成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。

AI技术架构也是分成硬件，中间层，上层应用，现在在芯片层面各个厂商都有布局，中间层就是深度学习框架，谷歌是之一个发布开源框架的厂商，随后Facebook,国内百度都已开源相关框架，人工智能技术希望国内厂商真正从源头上创新，从芯片，框架层面都应用国产，不要再被国外卡脖子了。

谷歌生成的AI战胜人类创造的AI，我们已经抵挡不住AI的脚步了吗？

或许在某些方面AI确实优于人类，但实际上在很多方面它们仍不及后者。

让机器人看到不存到的东西或完全让其将图像归类错误也许是一场有趣、好玩的游戏，但如果一套汽车的自动驾驶系统将一辆白色卡车错认成一朵白云时，这一切就跟好玩没有任何关系了。

为了避免这样的悲剧发生，谷歌的AI研究人员决定想办法改变这种情况。据了解，这家公司正在对人类大脑和神经 *** 同时展开研究。

到目前为止，神经科学已经通过神经 *** 的建立来显示其在AI领域上取得的进展。

现在，来自谷歌的一个研究团队刊登了一份名为《欺骗人类和计算机视觉的对抗性例子(Adversarial Examples that Fool both Human and Computer Vision)》的白皮书。该项研究指出，用来欺骗AI的 *** 对人类大脑没用。这意味着研究人员可以将人类大脑的这种更富弹性的特质应用到神经 *** 中。

去年，MIT研究人员对Google AI实施了抗性攻击，他们要做的只是往一张图像里嵌入一些简单的代码。为了达到这个目的，研究团队让神经 *** 相信它看到的是一把步枪，而实际上是海龟。估计年龄在3岁以上的孩子都知道这两者的区别。

而之所以会出现这种情况其背后的原因并非来自Google AI本身，而是所有计算机的一个简单缺陷，即没有眼球。机器人无法“看到”世界，而只在处理图像，这使得它们变得非常好欺骗。

为了解决这一问题，谷歌试图弄明白人类对特定图像处理形式拥有抵抗性的原因。也许更重要的是搞明白究竟怎样才能欺骗到人类的大脑。

白皮书写道：“如果我们确切地了解到人类大脑能够抵抗某种特定类型的对抗性例子，那么这将成为机器学习中类似机制安全提供一个存在证明。”

目前基于深度学习的AI仍然属于弱人工智能，存在几个问题1. 解决某些领域的特定问题;2.需要大数据的训练；3. 模型能有效解决问题，但内部的工作原理不十分清晰，缺乏一个简洁完善的数学理论支撑。历史上看，工程问题如果没有有效的理论支撑，难于提升其高度，其结果的有效性是存疑的(训练很好的模型针对特定的伪装性攻击输入会得出错误的结果。当然可以针对优化模型解决，但无法确保有效应对新的攻击输入)。针对你的问题，Google的IA仍然属于通过大数据训练解决特定问题的范畴，也没有突破第三个问题(这需要对当前AI理论方面有大的突破，或者重起炉灶)。AI利用当前计算处理单元的高速性和规模性，利用其计算蛮力和一定的智能性在某些领域超过人类，但不代表其智能超过人类，至少当前可以这么说。

不才妄自菲薄一番。在未来N久的时间段里都是可控的，甚至永恒可控，人创造了机器，机器可以在很多方面做的比人类更优秀，它也可以创造出很多人类难以匹敌的东西。但它终究是机器，人类得益于强大的大脑所带来的强大思维能力在地球上繁衍了几百万年，不断创造、毁灭、发展。从一定程度上讲，人类是地球文明上子级的造物者，当前的文明也称作人类文明。这种文明会被更优秀文明的诞生而取代，或是被客观条件限制其生长上限。但它不会简单的被人工智能击败，人类还没笨到搬起石头砸自己脚的程度。如果有天，机器拥有比人类思维更强大、更全面、更智能的思维模式，人类才可能面临这种危机。