Google一年一度的開發者大會I/O 2018 在矽谷隆重上演。
開幕前一天，Google 在總部舉辦了一堂名為“機器學習101”的人工智能課，嘗試用最接地氣的方法介紹 Google 在機器學習方面正在做的事情。
這堂課的老師克里斯汀·羅伯森(Christine Robson)是Google AI（原Google Research）研究員，主攻人機交互方向。
機器學習是人工智能這個龐雜範疇中的一個重要技術。
“AI 就是讓事物變聰明的科學
”羅伯森說。“機器學習技術則是製造能夠學習變聰明的機器。”
她用最簡單的語句概括Google 眼中機器學習的定義：
機器學習就是一個新的解決問題的系統。
真的只是數學
首先我們需要理解舊系統和新系統的區別。舊的系統指的是基於規則的系統（rule-based system），需要程序員告訴機器一件事情的規則。
過去幾乎所有的程序都屬於基於規則，而告訴機器規則的過程就是編程。強大如曾經擊敗卡斯帕羅夫的深藍(Deep Blue)，也是基於規則的。但機器學習是通過新的算法，讓機器並不需要太多的編程就可以自動學習，自動創造解決問題的系統，
羅伯森使用了“自動” (Automatically) 一詞，而非人工智能裡的“人工” (artificial) 。
這似乎是為了減少對後者的過分使用，避免因此帶來的人工智能“妖魔化”趨勢。Google 正意識到圍繞人工智能產生的負面效應。
在謝爾蓋·布林(Sergey Brin) 署名的《創始人信》中，這位Google 的聯合創始人提到了人工智能潛在的負面影響，包括對人工智能具有科幻般感知能力的恐慌，以及更近在眼前的，無人駕駛的穩定性問題等。
近兩年，人們對人工智能的恐懼明顯有所加深，而幾乎每一種對這種恐懼的描述中，都有AlphaGo 的身影。不少人認為，機器學習創造的人工智系統，存在超越人類認知能力的可能性——大量不同算法的結合，可能會帶來一個只有機器可以理解的系統。
羅伯森並不這麼認為。她希望讓對這門學問不熟悉的人知道，“機器學習就只是數學，真的只是數學。而且還是最簡單的數學。”
機器學習都是建立在最簡單形式的線性代數基礎上的。“這麼說聽起來確實很嚇人。但我並不想嚇人。我並不認為機器學習系統很難理解。”
而對於機器學習系統會變成一個黑箱的觀點，也即大量不同算法融合進一個複雜系統後，人類無法確切知道系統內具體發生了什麼——她也認為是個常見的“誤解”，不熟悉的人和剛開始接觸機器學習者都會遇到。
“機器學習並非一個真的黑箱，如果你研究了一段時間，你會發現在神經網絡裡，每個結果是可以確切回溯(trace) 的。“
那麼，如何定義回溯？羅伯森認為並不需要準確找到具體哪一個原始數據出了問題。“Google 在這方面做了很多努力，確保我們清楚網絡裡發生了什麼。你想知道輸出結果為何出錯的時候，把裡面的數學部分抽出來分析就行。”
貓咪無處不在
和互聯網以及社交網絡一樣，機器學習這個圈子裡，最有存在感的是貓。
羅伯森引用YouTube學習識別貓咪圖像的案例，來介紹了神經網絡通過多個層級來完成學習的過程，在強調Google 擁有強大的計算能力時，羅伯森也用貓咪做例子：“Google 能夠分析網上所有貓咪圖片，儘管貓咪圖片的數量真是多的可怕。”
貓儼然成了讓機器學習走進人間的利器。“在Google，我們很擅長關於貓的事情。”
醫學應用取得突破
不過，光有貓肯定不夠。“當我們把分析貓的技術，應用於其他領域，這就更加令人興奮。”羅伯森說。
目前，Google在機器學習方面最驕傲的應用領域是醫學。近幾年的I/O開幕演講中，CEO頌達爾·皮柴(Sundar Pichai)經常提到機器學習幫助識別糖尿病視網膜病變的案例，該公司使用一個26層的捲積神經網絡進行訓練，得到的診斷敏感度和準確率都高於職業眼科醫生。
醫學領域不像貓一樣，Google 最初使用的圖像數據庫只有幾千張，但該公司的機器學習系統依然能夠取得令人滿意的結果，為醫生的診斷提供重要幫助和效率提升。比如在識別乳腺癌的研究中，Google 只用了270 張圖片做訓練。
羅伯森形容自己是一個“Machine Learning person”，而Google 給了她充足支持。“我的CEO 對人工智能充滿激情，這也讓我對我的工作感到興奮。”
“Google 的目標是讓人工智能普及化，每個人都可以使用。”
羅伯森指出，Google 在機器學習和人工智能上所做的事情主要有三個：第一，讓Google 的產品更加好用，這在今年I/O 宣布的Android、Google Assistant 等產品上有很強的體現；第二，把最尖端的技術開放給大眾，讓每個人都可以參與進來，這個目標通過AutoML、ML Kit 等開發者工具實現了。
第三，就是為人類現在面對的問題帶來變革。人工智能很有可能是人類在漫漫的歷史長河中，迄今為止開發出的最重要的技術。就像人們掌握了取火和發電的能力那樣，人工智能將作為一種更高效率和變革性的存在，幫助人類解決被認為不可解決的難題，邁向更好的世界。
Google 的每一位人工智能研究者都對此堅信不疑。
本文引用自 Pingwest
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