“機器學習的目的不只是為了搜索，而是信息，Google 會保持這方面的領導力。”Google 創始人艾瑞克·施密特（Eric Schmidt）在 Google 的亞太媒體會議上這么說。
為了展示這個“領導力”，Google 周二開源了一個名為 TensorFlow的機器學習系統，把自家積累的大數據開放給所有人。也就是說，來自移動設備和大型計算機的開發者都能使用 Google 積累了數年的數據，來構建自家的人工智能應用。
九成收入來自廣告的 Google（Alphabet）想讓人工智能成為下一個重要的影響力和收入來源，Google 為此在東京舉辦了一場媒體峰會，邀請來自亞太地區的 90 多家媒體來告訴大家 Google 在這方面實力強大。
不過，和機器學習有關的 TensorFlow 能做什么？
先來看看機器學習是怎么一回事
“機器學習不是魔法，它是一種工具。”Google Brain 項目的發起者 Greg Corrado 在這場會議上說。
Greg Corrado
作為人工智能的分支領域，機器學習的概念大致是：一臺計算機能像人類一樣，從無數的數據當中獲得“經驗”，從而有判斷和預測的能力。
Corrado 說，要想讓機器判斷準確，需要人類喂食大量的數據，Google 認為這正是他們的優勢所在。施密特說，Google 從七八年前就開始了數據積累。
Google Brain 在 2011 年立項，這個“大腦”現如今已經有 10-30 層的“神經網絡”，并在 2012 年分析了 1000 萬隨機圖片，學習了“貓”是怎么一回事，然后自動找出了另外 2 萬張圖片里所有的貓。
圖像識別，這是 TensorFlow 能做的第一件事
類似識別“貓”的功能，已經在 Google Photos 上實現了。這個今年 5 月分推出的應用，除了有“無限、免費”的云端存儲容量，還能自動的幫你把照片歸類。
在東京的會議上，Google Photos 的產品經理 Chirs Perry 掏出自己的手機，搜索人名、地名、甚至“斗牛犬”這樣看似苛刻的關鍵字，這個應用都能“認識”并且把結果展示出來。
類似的圖像識別就是 TensorFlow 的第一個應用，它的開源意味著，今后其他開發者也能開發類似 Google Photos 的程序。
Google Photos
機器學習能讓郵箱更智能
Google 在機器學習的其他應用還有郵件。除了 Gmail 能自動識別垃圾郵件，Inbox 也剛剛上線了一個新功能：自動回復郵件。根據每封郵件的具體內容，它能顯示三個回復的短句供你選擇。
當然這一切的前提是 Google 能獲知你的所有數據，而且數據越多，Google 對你郵件的判斷就越準確和個性化。
而關于隱私問題的爭議，Google 倒是對自家的安全措施很自信，Corrado 說，他們有強大的安全加密技術，施密特更是表示“你們想讓數據安全，就把數據放到 Google 來吧！”
語義識別也需要數據，比如翻譯應用
除了圖片和郵件，Google 也把機器學習應用到語義識別上。在東京媒體會議的現場，Google 專門開辟一個展示空間，讓媒體體驗 Google Translate 能干什么。
如果你把手機的攝像頭對準某行外文，Google Translate 能在屏幕上實時顯示翻譯后的語言，像是上圖這樣。
不過這個神奇的功能只支持少數語言，更多的語言能在拍照模式下得到翻譯——你不必一個字一個字輸入。
Corado 表示，機器翻譯并不需要具體的規則，它是一個不斷自我糾正的過程。數據庫越大，翻譯的結果就越準確。
Google Translate
那么，Google 為什么要把自己的數據庫開源？
實際上，TensorFlow 作為一個機器學習系統，在 Google 內部已經被使用了一段時間，開源意味著 Google 能獲得更多的數據來源。
“研究者和開發者能給我們更好的反饋，我們會有更大的進步，整個行業會變得更智能。”施密特這么解釋開源的原因。在這個“進步”的過程中，Google 自然也能獲得更多行業的主動權，也能發現更多人才。
因為盯著人工智能的不止 Google 一家，蘋果、微軟、Facebook、百度等都在招兵買馬。比如微軟小冰的營銷文案中，這個語音助理被定義為“一個 17 歲的萌妹子”。
最后，我們真的可以把人工智能比作大腦嗎？
今天大小科技公司都在談人工智能，而神經網絡計算則是說明自己技術前沿的最佳例證。當它的原理被市場部們幾經簡化之后，已經變成“像人腦神經網絡一樣工作”。
實際上，二者僅僅有極其微弱和模糊的聯系。
“我們的確不知道大腦是怎么運作的，它不是形容計算機一個合適的模型，這個比喻被過度解讀了。二者的相似性僅僅是神經元的連接方式，實際上他們的的學習方式是完全不同的。”Corado 告訴記者。
施密特也說：“我們不認為讓計算機模仿大腦可以去做人工智能，我覺得這個太復雜，大腦的神經元太多了，計算機只是借助了人類大腦的一些概念。”
畢竟，我們連自己的大腦到底是怎么工作都還不知道呢。
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