谷歌NLU目前公开的最重要的成果就是被称为“世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet”。这是一个基于TensorFlow的自然语言理解神经网络。谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。

SyntaxNet是一个框架，即学术圈所指的SyntacticParser，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入一个句子，他会自动给句子中的每一个单词打上POS（part-of-Speech）标签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直接涉及句子的潜在含义。

2016年10月，谷歌宣布，将SyntaxNet开源。谷歌资深研究科学家Slav Petrov在Google Research的博客上写到：在谷歌，我们花费了大量的时间在思考，计算机系统如何才能阅读和理解人类语言，以一种更加智能的方式处理这些语言？今天，我们激动地跟大家分享我们的研究，向更广阔的人群发布SyntaxNet。这是一个在TensoFlow中运行的开源神经网络框架，提供自然语言理解系统基础。我们所公开的包含了所有用你自己的数据训练新的SyntaxNet模型所需要的代码，以及Paesey McParseface——我们已经训练好的，可用于分析英语文本的模型。

3. 谷歌欧洲研究院

这支团队专注于3个研究领域：

机器学习

自然语言理解

机器感知

地址：Zurich

成立时间：2016年6月

Google Research Europe 是Google在苏黎世办公室建立的研究团队，软件工程师和专门从事机器学习的研究人员在这里开发产品并进行研究。致力于解决一系列计算机科学的挑战，主要集中在以下几个方面：

机器学习：深入理解深度学习的理论基础，目标是加快构建和部署端到端学习系统的速度。

自然语言理解（NLU）：和Google Assistant团队合作，Google Assistant是十分依赖对自然语言进行语义理解，以及使用自然语言提供答案的能力的产品。

机器感知：使用计算机视觉技术和机器学习来获取对图像和视频的语义理解，并最终构建“常识”知识。

数据压缩：数据压缩团队构建，开源，并帮助有损和无损压缩方法的标准化，以提高空间利用率，加快网页加载速度。

4. DeepMind

DeepMind 是谷歌的子公司，专注于一个具体的AI方法：深度强化学习。总部位于伦敦，2010年成立，在2014年被谷歌以4亿英镑收购。被收购后，DeepMind的运行保持独立。

DeepMind的研究目标是通用人工智能，共有三名联合创始人：Demis Hassabis、Mustafa Suleyman 和 Dr Shane Legg。

关于DeepMind，最知名的项目莫过于AlphaGo——击败了世界冠军李世石和柯洁的AlphaGo被视为人工智能历史上的里程碑，也被认为是新一轮人工智能的标志性事件。

DeepMind 科研实力非常强，以下是2016年DeepMind拿下的顶会最佳论文：

DeepMind其他的落地项目包括智能医疗和数据中心的能源消耗节省。

7月5日，DeepMind表示，将在加拿大埃德蒙顿开设第一家AI研究中心，该研究中心将与加拿大阿尔伯塔大学紧密合作。这是DeepMind在英国之外的地方开设的首个AI研究实验室。该实验室已经聘请三名阿尔伯塔大学的教授作为负责人，分别是 Rich Sutton，Michael Bowling 和 Patrick Pilarski，三人将仍保持在大学的职务。其中 Rich Sutton 是强化学习领域的先驱，并且从2010年起一直担任 DeepMind 顾问。

5. 机器学习忍者项目

从谷歌内部团队挑选有天赋的约20名程序员，为期6个月的人工智能人才培养项目。与谷歌大脑有合作关系。

6. 工程师团队

谷歌25000名工程师中，有数以千计的人熟练掌握机器学习。

7. 应用

Google的利用AI的服务包括：谷歌云机器学习API、翻译、Waymo（前谷歌无人车部门，现在是Alphabet子公司）、Inbox 等

Facebook 的 AI-first 架构

Facebook的人工智能架构与谷歌的有很大的不一样。主要有两个核心部门：