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　　编 | 海中天

　　导语：PCMag记者在谷歌总部呆了一天，深入了解AI与机器学习是如何在谷歌内部渗透的。他们采访了许多高管，谷歌的目标就是围绕AI打造一个生态系统，将重复的人工处理变成自动流程，用AI为企业服务。

　　Makoto Koike是日本一名农民，种植黄瓜。之前他是嵌入式系统设计师，在日本汽车行业工作，2015年他回到故乡，帮助父母种黄瓜。很快，他就发现要给黄瓜分类很麻烦，农民要根据颜色、形状、尺寸、特点（比如是否多刺）给黄瓜分类，工作很棘手，比种黄瓜还要费力。谷歌开发了AI软件AlphaGo，受到谷歌的启发，Makoto Koike想将任务变成自动化流程。

　　现在企业已经开始通过各种方式将AI应用于实际，不过还没有人看到过类似的技术出现过。Koike之前从没有从事过AI技术方面的工作，有了开源TensorFlow机器学习技术，他开始将黄瓜的图片输入系统。计算机视觉算法已经可以识别对象，深度学习可以根据黄瓜的细微差别训练TensorFlow，Koike意识到它可以用来识别、分类蔬菜，精准度很高。然后，Koike只用了TensorFlow和一台便宜的Raspberry Pi 3计算机就制作出自动分类机器，今天农场还在使用这台机器。

　　市场上有许多的开源算法和工具，TensorFlow只是其中之一，企业和开发者想用AI解决一些问题，TensorFlow可以为他们的工作带来革命性影响。谷歌将这些技术和应用程序界面（API）放进自己所做的一切事情中，将机器学习植入产品，从根本上重新定义了软件的运行流程。

　　最近，PCMag拜访了Googleplex（也就是谷歌总部），采访了一些高管，他们来自G Suite、谷歌云平台（Google Cloud Platform）、机器学习先进解决方案实验室（Machine Learning Advanced Solution Lab，ML ASL），了解谷歌是如何用AI技术重塑自我的。

　　假设你的一个客户遇到了问题，公司服务部门的一名代理用Google My Business与客户在网上沟通，Google My Business是一个聊天功能，目前还处在试点阶段。要帮助客户解决问题，用户需要将一些敏感个人数据发给代理。现在假设客户是你的祖母。客户服务代表要求你的祖母发一些数据，少量的数据，你的祖母在聊天过程中上传一张图片，一张社会保障卡的图片，但是她提交的信息比要求的多。

　　现在谷歌不是这样做的，它会将个人身份信息（PII）归档，带有社会保障号的图片出现之后，其它PII信息也会自动匹配。代理看不到多余的信息，也不会有任何数据放进谷歌加密档案。在加州谷歌山景城总部，公司员工演示了Google My Business的新功能，到底机器学习算法是怎样完成使命的呢？谷歌揭开了神秘的面纱。

　　谷歌云计算信任与安全营销主管Rob Sadowski解释称，自动编辑是通过谷歌数据损失预防（DLP） API完成的，它是底层技术，给敏感数据分类是表面。算法还可以用同样的方式处理一些数据，atv，比如信用卡号码，如果号码是假的，它可以分析模式，进行识别。谷歌想将AI放进体验中，让企业、开发者（比如Koike）有资源做同样的事情，这只是谷歌精妙策略的一个例证。

　　有许多科技巨头正在尝试将互联智能层植入软件，不只是谷歌这样做，还有亚马逊和微软，不过与它们相比谷歌的云智能工具和服务无疑宽泛很多。分析谷歌产品，你会发现谷歌助手、多种机器学习系统、计算机视觉API无处不在。

　　谷歌搜索在RankBrain AI系统使用了机器学习技术，根据众多变量处理精炼提问、重新排序、聚合数据，不断改进搜索结果。谷歌Photos用计算机视觉技术拼接照片，将它化为回忆，将同一个地点的多张图片变成全景图。Inbox可以自动生成“智能回复（Smart Replies）”，供用户选择，通过将相似类型的邮件捆绑，让高度相关的邮件突出显示。新的谷歌Allo聊天APP内置了谷歌助手。还有更多的工具使用了AI技术。

　　所有这些APP都是在谷歌云基础设施上运行的，谷歌在数据中心使用了机器学习技术，用它降低能耗，根据负载、天气信息调整冷却泵。Sadowski说，在谷歌的安全战略中，机器学习也是最后的防护层，谷歌在安全堆栈中用机器智力、风险评分判断系统使用可预测分析是否存在缺陷。