相信知道百度的人应该没有不知道谷歌的吧。尤其是在Alpha Go战胜围棋冠军之后，还没有听过谷歌的，那就不知道out到什么级别了。

　　Google是一家美国的跨国科技企业，致力于互联网搜索、云计算、广告技术等领域，开发并提供大量基于互联网的产品与服务。一句话概括，谷歌是一家顶级技术公司。

　　谷歌的产品和技术很多，但是今天强调的是，谷歌从很早以前就开始使用机器学习技术，机器学习已经整合进谷歌的很多产品。这也将是谷歌一项有颠覆性的核心技术。

　　机器学习是实现人工智能的一种方式。谷歌的创始人始终坚信人工智能的前景。并且表示谷歌在这方面非常擅长。

　　但是，除了全世界都关注的Alpha Go打败围棋冠军李世石事件，你对谷歌其他人工智能产品又了解多少呢？今天，小站就给大家盘点一下谷歌在人工智能方面的成就。

　　1、新款语音系统

　　为了让机器人开口说话的腔调、情感和口音等更像人类，谷歌Deep Mind部门最新研发了名为Wave Net的新款AI，Wave Net最大特点便是其拥有更接近人类的语音系统。

　　据介绍，Wave Net能够借助深层神经网络，通过对人类语音进行实时采样形成原始音频波形，并进一步学习人类说话的方式。

　　在英语和普通话用户的测试中，Wave Net甚至能够模拟人类说话时候嘴部气流产生的杂音，以及模拟语调，情感和口音。

　　不足：

　　因为“说话”不只是腔调，其中思维和逻辑关系对于机器人来说，不是一天两天能够学会的。虽然Wave Net已经有点成效，但距离真正的以假乱真还很远。

　　2、服装设计

　　谷歌与德国电商Zalando进行合作，共同推出人工智能服装设计产品Oroject Muse。

　　建立在谷歌庞大数据库的基础上的。Project Muse根据用户对一些问题的回答，收集偏好取向之后，会为用户设计出符合他要求的服装。

　　用户先输入性别、心情、兴趣爱好、喜欢的艺术类型等信息，然后再往屏幕上的模特身上画一些简单的图案，接下来Project Muse就能生成一套时装类型。

　　如一名女性，喜欢古典音乐、心情较为迷茫，在模特身上画的是三角形，系统就会自动生成一条斗篷状的绿色连衣裙，外面覆盖一层具有忧郁气质的棕色薄纱。

　　不足：

　　目前Project Muse项目仍处于初始阶段，受到人的品位、美感等Project Muse难以控制的多方面因素影响，人工智能所创作出的时装造型并没有太大的区别。

　3、分拣黄瓜

　　Makoto Koike是日本的一个汽车行业工程师，Makoto的父母从事黄瓜种植业，自家有着规模不小的黄瓜种植农场。

　　由于黄瓜的长短、形状等的不同，需要将黄瓜分成9类，不同的分类有着不同的价格。

　　分拣黄瓜是一项及其繁琐、细碎又耗时、费力的工作，在黄瓜收获的旺季里，Makoto的母亲平均每天要花费超过8小时来进行黄瓜的分拣工作。

　　Makoto见惯了汽车生产流水线上各种自动化工序，于是想到建立一套黄瓜自动分拣系统来省去人工的麻烦。

　　但黄瓜的分拣并不是一桩容易的工作，即便从人的角度来说，要熟练这一技术，也需要花费相当长的培训期，更何况是机器。于是，Makoto决定运用深度学习的方法来进行这一套自动系统的搭建。

　　Makoto的这一套系统运用了谷歌的开源系统Tensorflow，通过图像识别，并与硬件控制器相结合，最终实现分拣的过程。

　　4、缩短放疗时间

　　谷歌母公司Alphabet旗下的Google Deep Mind宣布，推出一个人工智能项目，研究怎样缩短病人头部和颈部癌症的治疗准备时间，使用机器学习来完善放射治疗所必须的扫描过程。

　　癌症放射疗法的原理是，通过对癌细胞进行辐射来将其杀死，同时尽可能减少对癌细胞附近健康细胞的伤害。

　　由于头部和颈部接近身体最重要的一些部分。Deep Mind表示，头部和颈部癌症治疗的准备工作一般需要花费每位临床医生4小时，但机器学习技术可以帮助医生把这一过程缩短到1小时。

5、无人机

　　Google的母公司Alphabet与连锁快餐企业Chipotle、弗吉尼亚理工大学联手，开展无人机配送墨西哥卷饼的项目测试，该项目将在弗吉尼亚理工大学内进行，已由美国联邦航空管理局批准。

　　这是GoogleX无人机项目Project Wing第一次进行有目地的配送测试，此项目研发的无人机具备自动导航，可设定航线飞行。

　　也可以像直升机垂直起降和悬停，此次实验主要包括对项目过程的评估，导航系统的精确性和人们的反应。

　　Google Project Wing飞行器设计结构，可垂直起降。另外，公司正在研发更加复杂的第二代无人机。

　　Alphabet认为此项技术有望给社会和经济带来巨大变化，这不仅能减少碳排放，还能改变消费者的购物方式。

　　6、无人驾驶

　　谷歌无人驾驶汽车项目始于2009年，在不到十年的时间中，谷歌的无人驾驶行驶里程达到了180万英里。

　　并且成功发布了全球第一款完全能够自动驾驶的原型车“豆荚车”。远远领先于汽车制造商和其他公司。曾被视为无人驾驶汽车领域的领导者。

　　对于无人驾驶这方面被通过的专利也是很多，如：

　　a、无人驾驶汽车能与行人“沟通”

　　这项专利主要是说，无人驾驶汽车判断行人是否横穿街道，并据此进行下一步行动，然后向行人通报其意图。

　　这项专利是谷歌无人驾驶汽车利用安装在汽车侧面的电子屏幕，告知行人能否安全穿行马路。

　　屏幕会显示停止标志、交通标志或仅显示文字。无人驾驶汽车的反应包括完全停车、减速或保持车速。

　　b、无人驾驶汽车靠近乘客时，车门自动打开

　　无人驾驶汽车靠近乘客时，车门自动打开。这是汽车利用蓝牙或局域网络，在确定与用户的智能手机在合理距离之后打开车门。

　　如果无人驾驶汽车在将来用作出租车，这个功能必不可少。

　　c、可识别警车避免被开罚单

　　谷歌的一项最新专利曝光，通过这项专利可以表明，自动驾驶汽车还能够帮助用户不被交通贴罚单，或是简单来讲，它至少还需要能够识别警车正在靠近自己。

　　该项专利是由Patent Yogi团队开发的，而这项专利也表明谷歌正在考虑为其自动驾驶汽车开发一款警车探测系统。

　　自动驾驶汽车需要足够的聪明，它可以在无需任何人为干预的情况下就能够将用户由A地送到B地之外，也可以聪明地避开警车。

　　不足：

　　去年前现代汽车总裁兼CEO John Krafcik空降谷歌后，创建谷歌无人驾驶辉煌科学家一个接一个的离开，当初那个创建者团队已经彻底大换血。不知谷歌无人驾驶的未来何去何从。

7、作曲

　　谷歌微博曾发布一支由人工智能软件Magenta创作的90秒钢琴曲。曲子开头只是一连串4个音符组成的小节。

　　大约40秒后才出现变化，整体听起来像小霸王游戏机时代的游戏主题曲。Magenta是基于开源系统Tensor Flow开发的。

　　谷歌对其给予了厚望，在一篇公开声明说，Magenta的长期目标是推动电脑衍生艺术的发展，并围绕此构建艺术家社区。

　　8、作诗

　　谷歌与斯坦福大学和麻省大学合作，致力于提升基于循环神经网络的语言模型（RNNLM）在自然语言方面的技能。

　　它的工作原理是，通过分析单个词的前后衔接词来构建语句。国外各大媒体也曾争相晒出谷歌写诗机器人的最新作品。

　　比如下面这首：

　　这世上已无他人

　　我眼中已无他人

　　他们是唯一重要的人

　　他们是仅剩下的人

　　他必须和我在一起

　　而她必须和他在一起

　　我必须这么做

　　我想要杀死他

　　我开始哭泣

　　我转向了他

　　不足：

　　目前这项技术还无法做到围绕一个特定主题生成语句，因此语句间的过渡可能不太顺畅。

　9、画作

　　之前，谷歌把自家生成图片的技术Inceptionism开源化，称之为Deep Dream。大家还记得“什么都像狗”系列吗？

　　他们把各种图片喂入这款原本用于图片分类的AI，经过层层神经网络的处理后，就得到了一批画风诡异的后现代画作。

　　不足：

　　Deep Dream的工程师们表示，他们要求神经网络无论看到的是什么，让它看上去更为明显！得到的结果是，如果一个黑点，看上去有点像眼睛，神经网络通过后台处理会使它看上去更像一只眼睛。

　　之后，神经网络会在下一次处理时更加清晰地辨识出眼睛的特征。这个过程循环往复，最后，没有任何根据，一只高度细节化的眼睛就会在画面中出现。

　　这里一个明显的大Bug，就是Deep Dream看什么都像狗。

　　结束语

　　人工智能是未来几十年的发展趋势。每个人科技公司都想跟着这一趋势前进。可以看出，为了在人工智能的浪潮中站稳身姿，谷歌也是挺拼的，对人工智能的研究涉及到各个方面。

　　但是，谷歌的人工智能是很难列出一个研究体系的，从上文中可见，对于我们来说它完全没有规律可寻。可见，在这一趋势中，就算是谷歌这样的科技巨头，目前也只是在摸着石头过河。