昨天,伴随着谷歌云AI研发主管、谷歌AI中国中心总裁李佳离职的消息,谷歌高层再次少了一名华人高管的身影,这是继今年9月谷歌云首席科学家李飞飞宣布离职之后,谷歌云在AI中的又一次重大人事变动。
自从谷歌CEO Sundar Pichai在2017年宣布谷歌“AI-first”战略以来,谷歌AI负责技术突破,谷歌云承担AI产业化重任,成为谷歌在人工智能领域取得进展最多、最激进,也是压力最大的板块之一。谷歌云的一举一动,不仅牵连着无数开发者和谷歌客户,也影响着大洋彼岸公司的决策。
现在,谷歌云依然面临两个超级强大的对手:亚马逊AWS和微软Azure,市场份额依然是第三,并且AWS在跟微软、谷歌竞争国防部100亿美元大单中几乎胜券在握,一旦拿下,将奠定未来十年云计算市场格局,留给谷歌云挑战成功的机会不多了。
李飞飞离职之后,接替她的是前卡内基梅隆大学计算机科学系主任,这位系主任也曾被报道与军方有过联系,不知谷歌把他招入麾下是否是想继续突破军方防线?
不过,自从今年谷歌CEOPichai亲自定下AI七项“戒律”之后,谷歌跟军方的每一步合作都面临道德枷锁的束缚,这也是谷歌宣布退出国防部100亿美元大项目的重要原因。
谷歌云的下一步,将走向何方?
“佳飞猫”组合退出后,谷歌云有了几大更新
上周,谷歌云在旧金山举办了一场名为Let's Talk AI的活动,出席亚太地区主题演讲的是谷歌云的几位当家:首席执行官Diane Greene、新任AI首席科学家Andrew Moore等人。
Diane Greene
在持续一整天的活动中,官方网站中并没有出现李佳的名字。按此推测,作为谷歌云AI研发主管、谷歌AI中国中心总裁的李佳,或许已经在这场活动之前就从谷歌离职。
活动有500多名谷歌客户和分析师参与,Let's Talk AI也成为李飞飞、李佳去职之后,谷歌云的第一场大型活动,发布了几个重要的技术/产品:
Kubeflow Pipelines,这是Kubeflow项目的最新组件,是一个基于Kubernetes平台构建的开源机器学习框架。Kubeflow Pipelines是一个部署和管理端到端机器学习工作流程的工作平台。
AI Hub,它是面向企业数据科学家的信息资源库,在上面可以找到各种来自公共平台和私人的机器学习内容分享,如数据管道和笔记本电脑,以促进协作、数据重用和部署。谷歌表示,该资源库将提供来自云端AI和研究服务的可搜索内容,并将集成其他主要资源库(比如Kaggle和TensorFlow Hub)。
Cloud TPU更新,并在测试模式下发布了其云视频智能应用程序编程接口(API)中的三个新功能。
谷歌云首席执行官Diane Greene强调,战略目的是使需要自定义解决方案的组织机构,以及尚未开始使用AI技术的2300多万开发人员更容易访获取AI。为了达成这一目标,谷歌专注于四个领域:
数据和分析工具,包括其BigQuery数据资源库套件
云AI平台。由定制化的硬件机器学习加速器,机器学习引擎,Kubeflow,以及对TensorFlow、Apache Spark和Torch等开源库的支持组件组成
云AI构建块。这是一套现成的机器学习模型以及具备AI功能的开发人员API,可实现视觉、语言、对话、推理和定制等功能。
为客服中心、文档理解和职位搜寻提供业务解决方案。
后李飞飞李佳时代,谷歌云继续与军队合作
今年9月,李飞飞宣布回归斯坦福、离开谷歌云,接替她的是CMU计算机科学学院院长Andrew Moore。
Andrew Moore还有另外的背景:他也是新美国安全中心(CNAS)设立的人工智能特别工作组的联合主席,这是一个与美国军方关系密切的智库。
Andrew Moore
Moore与前美国国防部副部长Robert Work共同领导这个工作组,据报道,Robert Work干了一件对谷歌影响深远的事:帮助创建Maven项目。
谷歌接下来Maven项目的合同之后,引发了一连串反映:遭到4000多员工联名抗议、数位员工辞职,最后谷歌CEOPichai亲自定下AI七项“戒律”之后,事件才得到平息。
在决策Maven项目之前,李飞飞曾强烈建议谷歌云管理层回避“AI”这两个字母。她认为谷歌应该“不惜一切代价避免提及或暗示任何人工智能。武器化人工智能可能是人工智能最敏感的话题之一”。
跟李飞飞相比,Andrew Moore显然大胆的多。最近在接受媒体采访时,Andrew Moore说,“正如我们多年来一样,我们将继续在许多领域与政府和军队合作。其中包括网络安全、培训、军事招募、退伍军人医疗保健以及搜救。我们还将努力提供提高政府效率的工具。
Andrew Moore表示,这些领域的合作非常重要,将积极寻找更多方法来增强这些组织的关键工作。“最新的一个例子是我们与缉毒机构合作打击阿片类药物成瘾。”
亚马逊AWS或独霸未来十年云市场,谷歌云绝地反击路在何方?
今年早些时候,美国国防部宣布了联合企业防御基础设施项目(JEDI),JEDI用于建立一个支持军队武器系统和机密数据存储的云计算平台,项目价值高达100亿美元,吸引了谷歌、微软、亚马逊、甲骨文、IBM等美国科技巨头竞标。
不过,在竞标合同过程中,谷歌因为Maven项目遭员工抗议之后,跟军方的关系微妙,最终选择了退出JEDI项目的竞争;亚马逊AWS凭借此前跟中情局的合作,势将击败微软、IBM、甲骨文等一众对手,拿下这份百亿大单,很可能独霸未来十年的云计算市场。
谷歌不会放弃。
AI已成为谷歌在云计算战争中摆脱第三位置的最重要和最成功的武器。
谷歌云首席执行官Diane Greene列举了谷歌云的几大优势:
Cloud AutoML。谷歌的机器学习产品组合可以说是谷歌最重要的人工智能产品系列,它可以为开发者把机器学习过程自动化,并且实现定制机器学习服务。谷歌在7月份表示,于今年1月初发布的Cloud AutoML β版,已有超过1.8万名客户注册。现在这个数字变为超过3万。
张量处理单元TPU。谷歌用于加速其神经网络计算服务的定制芯片越来越受到企业的青睐,这些企业在训练机器学习模型中寻求更高的速度和准确性。谷歌今年还将其产品扩展到边缘设备,使用TensorFlow Lite在物联网中获取更多的机会。
混合云和Kubernetes。谷歌今年推出的开源Kubeflow产品,是Kubernetes容器在混合云和分布式机器学习平台的早期基础。
Kaggle。Kaggle拥有超过200万会员和1.2万个数据集,是公认全球最大的数据科学家网络。数据科学家和开发者社区本身就是一项重要的资产,为将来如何整合Google Cloud的AI产品战略提供信息,包括TPU、Kubeflow和BigQuery。
研究。Google Cloud拥有庞大的研究资产,包括从母公司Alphabet那里得来的谷歌大脑和DeepMind,但并没有多少关于Google Cloud在企业云业务方面利用这些研究资源的消息。尽管如此,没有消息报道出来并不代表Google Cloud没做研究。预计未来几年,通过研究而来的应用AI,将成为Google Cloud的一大优势。
谷歌过去12个月内的大规模投资AI,除了云之外,AI现在已经遍布谷歌内部的大部分开发项目,成为谷歌搜索、YouTube推荐建议、数据中心冷却系统、G Suite功能和恶意软件检测功能的核心技术。
但在谷歌和整个科技行业之外,机器学习的应用率一直很低。拿不到军方的项目,谷歌云把战略瞄向需要自定义解决方案的组织机构,以及尚未开始使用AI技术的2300多万开发人员,但这是一个缓慢的过程。
同时,AWS、微软都在做相似的业务,谁能胜出,也许只有时间会给答案。
翅膀与枷锁并存,是谷歌云的未来
“AI-first”口号提出近两年时间,谷歌和谷歌云在人工智能方面取得了许多重要进展,谷歌AI产出技术,谷歌云把技术应用,占领市场,Cloud AutoML、Cloud TPU等产品正是谷歌云撕开AWS和微软市场的两大武器。
现在,谷歌云有超过1.5万名付费客户,谷歌AI依旧星光熠熠。
调研机构CCSInsight发布的《2018年员工技术调查》统计结果,28%的科技公司员工认为,谷歌在引领人工智能的进步,其次是微软和苹果,但谷歌的得票超出微软和苹果一大截。
尽管有这些优势,但谷歌云必须付出更多努力来提高公众对其技术和工具的信任,以及谷歌如何对AI进行治理。
在这次活动最后的主题演讲,可以说是迄今为止关于“负责任的AI”最全面的讨论,议题概述了AI领域的原则,并就AI的伦理、社会利益、偏见检测和算法透明度等重要主题做了分享,说实话,从国内视角看来,有些Boring。
但尽管如此,谷歌必须继续调整才能获取公众(包括其内部员工)对谷歌使用人工智能的信任。包括教育客户、可解释的AI模型、偏见检测、模型健康、控制和管理权限、可审计性,以及最重要的安全和隐私等等。
SSCInight的报告中还有另一组数据:对IT领域决策者的调查结果,人工智能系统确保数据安全和隐私的能力,是投资机器学习最重要的考虑因素,有41%的决策者认为这是AI从2017年来的一个很大的突破。
随着人工智能竞争在2019年升温,值得信赖的AI(Trusted AI)及治理,也将成为谷歌云和谷歌突破的一大关键。
有翅膀也有枷锁,这就是后李飞飞、李佳时代的谷歌云。
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原文标题:后李飞飞李佳时代,谷歌云绝地反击AWS有机会吗?
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