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2 月 5 号是农历大年初一。Google 设计了农历新年 Doodle 庆祝这一天的到来。 据 9To5Google ，今年的新年 Doodle 融合中国传统的皮影戏（Shadow play）艺术到 AI 技术中。皮影戏的历史可追溯至汉代武帝时期， 至少在宋代已经相当盛行 。AI 技术指的是 Google 进行过的一个 AI 试验，依靠 TensorFlow 和 TPUs 识别人的手影并将其转换成十二生肖的样子 。Google 在去年 9 月的上海展示了这个装置，名为 ShadowPlay。 实际上，访问 WithGoogle 网站 Shadow Art 页面 ，通过电脑或手机的摄像头，任何人都可以体验如何让 AI 技术识别出自己的手影所代表的生肖，而且还可以学到如何作出各种生肖的对应手影手势。 Shadow Art 支持中文、英文、日语、韩语等 13 种语言及变体。

Google 悄然与美国国防部（Department of Defense）合作，帮助后者使用 AI 来分析无人机的录像。Google 发言人确认了此合作，但表示合作不涉及军事打击。 据发言人称，Google 提供给 DoD 的是开源的 TensorFlow APIs，辅助后者对机密数据进行对象识别。此技术识别出的对象提供给人类审阅，仅限于非进攻性用途。机器学习技术纳入军用范畴，自然会引起合理的关切。Google 内部就此进行了讨论，将继续就机器学习技术的开发和使用，出台政策和保障措施。 另据《The Intercept》，Google 的军事合作通过一个中间公司进行，以向公众掩盖其与国防部的关系。双方合作开发的深度学习技术，用于辅助分析国防部拥有的 1 100 架无人机拍摄的图片数据，以更好地定点轰炸伊斯兰国。 去年，国防部在 AI 相关的行动计划方面，投入了 74 亿美元。Project Maven 就是为了加速国防部对大数据和机器学习的整合。国防部还在寻求“商业合作伙伴”来攻克这一项目。 2013 年 Google 称，自己无意于成为一个军事承包商。Eric Schmidt 曾就对硅谷公司参与军事活动的担忧发表看法，这种担忧的原因是人们普遍认为，军工行业使用科技公司的技术，来用于杀人是不对的。他说他虽然是国防创新委员会（Defense Innovation Board）的成员，但他给 DoD 的咨询建议只限于科技方面，Alphabet 及他本人都不会参与到军事活动中。 Google 的员工都极为“愤怒”，担心公司把其技术提供给军方用于无人机相关的监控。 1. https://www.vanityfair.com/news/2018/03/google-employees-outraged-their-tech-is-being-used-to-build-better-killing-machines 2. https://theintercept.com/2018/03/06/google-is-quietly-providing-ai-technology-for-drone-strike-targeting-project/

Google 宣布在北京设立一个新的研究机构，称之为“Google AI 中国中心”。中心有一个研究小组，由数百个位于中国的工程师支持。Google 不久前就已经在中国招聘研究人员和大力推广其 TensorFlow AI 工具。 Google 正式地以 AI 研究中心的形式出现在中国，确认了一个默认的事实，即中国和美国的公司及政府，正聚焦于一场竞赛，以决定 AI 最先进的技术和理念将如何应用于我们的世界。 领导 Google 北京中心的是李飞飞，Google Cloud 部门首席科学家。她表示团队将侧重于在论文发表、学术会议和知识交流三方面推动基础性 AI 研究。 分析认为，此举有助于 Google 和中国结成善意的关系，也就是通过创造工作机会、训练工程师及最终建设高新技术人才基地的方式，为中国的发展做出贡献。 这也有助于中国政府此前宣布的 AI 作为国家优先战略的实施。6 月，决策者宣布了此计划，目标在 2025 年打造出一个年产值 4 000 亿元人民币的产业，并在 2030 年成为科学方面的世界领导者。 Google 面临来自阿里巴巴、腾讯和百度的激烈竞争。这些本地的对手，居于本地市场的主导地位，可以为工程师提供丰厚的薪水，以及一个有效融合的无与伦比的用户数据集。 AI 应用的优劣，关键取决于是否有海量用户的详细信息作为基础。中国有 7.3 亿网民，这些网民一般提供了比西方用户更为详细的用户信息。比方说，短期贷款服务用钱宝就可以通过追踪 1 200 个数据点，诸如用户多长时间给手机充电一次，或是否人们会复电，来判断用户的贷款资格。 Google 没有深入中国网民的大量数据。Google 表示，AI 中心更侧重于吸引来自中国的顶尖研究人员，而不是数据。“我的任务是继续推进 AI 研究，必须认识到 AI 是一个世界难题，需要全球的人才来迎接这个挑战，”李飞飞说。此外，现在也有很多强大的开源数据集，对公众开放。 https://www.washingtonpost.com/business/google-to-open-beijing-ai-center-in-latest-expansion-in-china/2017/12/12/cbe30598-dfb2-11e7-b2e9-8c636f076c76_story.html?utm...

熟知 Google 计划的人士透露，Google 正在中国积极推广其 TensorFlow，一个简化构建 AI 系统的软件，来与中国——全球最大的互联网市场——建立业务联系。此外，Alphabet 也在增加人手来扫视中国公司，以进行潜在的 AI 投资。 Google 在中国活跃起来并不能保证其盈利。Google AI 工具的主要变现方式，就是其云计算业务，而这被 GFW 屏蔽了。本土的对手百度，却可以打造出非常流行的基础工具，如声控音箱和自动驾驶汽车。 CEO Sundar Pichai 希望公司能与中国有深度接触，但不知道怎么办。Google 最新的策略，不是搞一个声势浩大的产品发布会，而是让中国的开发者与其 AI 工具联系起来。这就好比一个软件服务，可以先让某公司的员工使用这个服务直至其流行起来，然后再与公司的 IT 部门洽谈合作。 过去一个月，Google 美国的工程师在北京和上海至少进行了 3 场面向 TensorFlow 开发者的详细通报。其中两场完全对外界保密。 中国的 AI 土壤是其他地方所无法比拟的。中国的 TensorFlow 开发者社区在亚洲是增长最快的地区之一。中国政府也把 AI 置于国家优先位置上。 饿了么公司高级工程师 Jiang Jun 出席了上海的一个 TensorFlow 活动。饿了么的很多系统都是建造在 TensorFlow 之上的，只不过工程师们对代码进行了修改以便访问本地的服务器而不是 Google 服务器。 因为 GFW，他认为 Google 推广 TensorFlow 的技术和产品，在中国赚不到钱。即使 Google 云服务能够被访问，阿里云也是一个强劲的对手。但是开发者们还是期待 Google 在中国引入更多 TensorFlow 技术和产品的，因为 Google 云解决方案很酷，工具使用起来非常方便。 北京一家播客初创公司的 Wang Xiaoyu 表示，TensorFlow 对她的公司来说是至关重要的。因为有 TensorFlow，她不需要招聘 20 个专业的机器学习专家，而只需要一个博士就能实现预定目标。她的应用有 800 多万用户下载，价值 6 000 万美元。 Google 在中国的这些最新努力，可能难逃失败的命运。之前在乌镇举行的围棋比赛，吸引了外界很多注意力，但中国对此作出的反...

Alphabet 通过 TensorFlow 帮助企业利用机器学习技术，希望从 Amazon 手中夺取云计算市场 两年前 Google AI 研究人员开发的用来打造机器学习软件的 TensorFlow，已经成为 Google/Alphabet 公司实现未来雄心壮志的基石之一。 TensorFlow 帮助 Google 的工程师将人工智能的新方法转化为实用代码，改善了搜索、语音识别等服务。很快，TensorFlow 为所有人免费开放。 这种看似无私或糊涂的决定，2 年后对 Google 的益处显现出来了。TensorFlow 在程序员使用机器学习开发新产品方面成为绝对领先的工具。使用 TensorFlow 打造的服务，可以在任何地方运行，尤其方便将其迁移至 Google 云平台（Google Cloud Platform，GCP）。流行起来的 TensorFlow 帮助 Google 在云计算基础设施市场可以与领先者 Amazon、Microsoft 展开竞争，这是一个约 400 亿美元大小且不断增长的市场。 Google 期望 5 年内成为第一。其策略核心是唤起从医疗到汽车领域内突然爆发的对 AI 的热情。企业客户希望投入巨资给云计算供应商，而避免自己去打造和运行高昂而复杂的 AI。安盛保险（AXA）利用 TensorFlow 建造了一个预测高额交通事故的系统，使用了驱动 Google 服务的同样的基础设施，因而从中受益。TensorFlow 在这方面的优势使 Google 相比于对手更具有优势。Google 在云计算领域是落后的，但选择了一个可以有所作为的领域，这是很不错的策略。 TensorFlow 驱动的 Google 服务例如 Google 翻译，可实现实时翻译。Google 打造了专门的处理器，使 TensorFlow 速度更快、能耗更小。这些处理器助推了 AlphaGo 在围棋上的胜利，并使最近的一次升级——将 Google 翻译在某些语言提升至人类水准——成为可能。 https://plus.google.com/u/0/+GoogleFansPageBlogspotGFP/posts/jDSmVahqsZR TensorFlow 并非打造机器学习软件的唯一工具，各自兼具优缺点。由于 Google 的品牌和技术优势，Tenso...