Google这次发布的新机器学习平台有什么来头？

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今天，谷歌下一届云计算大会在美国旧金山举行。在会议上，谷歌为开发人员发布了一个新的机器学习平台，并为语音识别开放了应用编程接口(Application Programming Interface)。新的云机器学习平台称为云机器学习，是基于张量流机器学习框架的云平台。

云机器学习和以前的机器学习平台有什么不同？根据谷歌的官方博客，谷歌云机器学习是一个管理平台，它让开发者更容易创建自己的机器学习模型，并且可以基于任何规模的数据类型运行。

Tensorflow框架现在支持许多谷歌服务，包括谷歌照片和云语音，即图像识别和语音识别技术。结合张量流的云机器学习管理平台，其亮点之一是支持异构设备的分布式计算。它可以在各种平台上自动运行模型，从电话、单cpu/gpu到由数百个gpu卡组成的分布式系统。因此，开发人员不需要花时间处理集群，而是更专注于模型创建。

在tensorflow框架的支持下，新的云机器学习可以创建和训练自己的学习模型，并具有深度学习的能力。因为谷歌有一个强大的数据库，它可以支持成千上万的用户和海量结核病数据的全球预测平台，这使得开发人员训练的模型即插即用——这是对新的机器学习平台的最强有力的支持，因为这意味着开发人员可以在短时间内让他们的应用程序到达世界各地的用户。预测平台集成了谷歌云数据流，允许开发者访问谷歌云存储和bigquery上的数据。

打开语音识别api意味着什么？今天的另一个好消息是，谷歌已经开放了自己的语音识别api——谷歌语音搜索和云语音API，它支持语音输入。谷歌云语音api包括80多种语言，适用于各种实时语音识别和翻译应用。基于这个云平台，您可以在许多场景中实现文本转录和语音命令。

除了语音识别，谷歌还开发了图像分析和翻译等技术。去年12月，谷歌推出了用于图像识别的云视觉应用编程接口(cloud vision api)，它可以帮助开发者构建能够“理解”图像内容的应用程序，使照片识别和处理更加方便。

可以说，在谷歌的计算机视觉和机器学习的支持下，开发者有机会将谷歌的翻译、图像识别和语音识别api集成到自己的应用中，这对开发者来说绝对是个好消息，我们的应用开发在未来会变得更加智能化。也许随着时间的推移，更多的开发者会选择在谷歌的云平台上存储和部署。

下一个“机器人”的诞生？首先，谷歌今天的举措显然是为了吸引更多的企业租赁其云计算服务。谷歌是第一个提出“云计算”概念的公司，但亚马逊在这一领域处于领先地位。摩根士丹利分析师表示，就云计算收入而言，谷歌落后于微软和亚马逊的aws，排名第三。为了抢占云计算的市场份额，谷歌周二表示，在未来18个月内，该公司将把可购买云服务的地区从目前的4个增加到16个。也就是说，谷歌不断推出服务以满足市场的独特需求，并加强其内部技术开发。

谷歌表示，其未来的产品和服务是为下一波云计算设计的。

谷歌首席执行官sundar pichai说:“未来几乎所有的事情都将在云中完成。”大多数人关心的是，谷歌是否打算让其人工智能系统再次走上安卓路线？

谷歌计划向第三方开放其语音识别服务。这一消息导致语音识别软件公司nuance communications的股价暴跌，因为投资者担心谷歌此举将加剧语音识别软件市场的竞争。截至美国东部时间周三15:10，nuance股价下跌6.5%。

去年11月，谷歌推出了第二代tensorflow机器学习系统，这是谷歌人工智能(ai)的核心技术。从开源的tensorflow，到引入tensorflow以降低将机器学习模型投入生产的难度，再到现在引入一个新的机器学习管理平台和开放api，谷歌的举动对许多创业或技术不发达的公司，尤其是对中国的许多初创企业来说意义重大，因为它们中的大多数都无法理解和开发一个与世界同步的深度学习系统，所以tensorflow将大大降低深度学习在各个行业的应用难度。对于人工智能领域的从业者来说，这样的框架大大降低了工程实现的时间成本。

还不够。有人认为人工智能的发展还处于初级阶段，甚至连打败了人类强者的Alphago Go玩家，实际上也只是弱人工智能。人工智能的基本定义是研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法和技术的应用。基本上，它模拟了人们思考和反应的方式。上海元曲创始人吴一坚认为，人工智能的发展可以分为三个阶段:弱人工智能、强人工智能和超人工智能。从人工智能的角度来看，谷歌的阿尔法戈属于弱人工智能。它只擅长某一方面，某一特定领域中的一个小点，并且通过使用机器擅长的计算能力，它已经达到甚至超过了人类。然而，它的人工智能在某一领域的真正理解方面仍然非常薄弱。超级人工智能的实现需要全世界几代科学家的共同努力。因此，就目前而言，谷歌发布的机器学习平台一旦占领市场，就不会像安卓1.0那样主宰江湖(至少是一半)。