谷歌发布了一系列能改变未来的技术和产品.doc

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1、谷歌发布了一系列能改变未来的技术和产品　　跟去年一样，7000人来到了谷歌I/O开发者大会现场。　　Pichai上场。　　　　Pichai先是讲了谷歌“核心”产品中最大的问题：emoji中的偷工减料问题，比如，汉堡和啤酒表情。　　　　　　最后它们解决了这两个让人不爽的问题。Pichai只是开玩笑，其实在技术大爆炸的时代，谷歌有更多责任去减少数字鸿沟、承担更多社会责任，而AI提供了一种解决社会问题的途径。　　Pichai举了三个AI应用到现实社会中的例子。　　第一个例子：AI应用于医疗。　　使用深度学习分析视网膜图像，以此预测心血管疾病突发的风险。　　谷歌通过在来自284335名患者数据上训练

2、的深度学习算法，能够从12026名和999名患者的两个独立数据集中患者的视网膜图像，以惊人的高准确度预测病人的心血管疾病风险因子。例如，算法通过视网膜图像区分吸烟者与不吸烟者的准确率有71%。　　　　左图：眼球背部图像显示斑疹（中间的黑点），视盘（右侧亮点）和血管（右侧亮点旁的深红线）。右图：视网膜图像呈灰色，使用了深度学习算法的像素可以预测血压（绿色阴影高亮显示）。我们发现每个心血管风险因子预测使用不同模式，例如血管用于血压，视盘用于其他预测。　　在Pichai演讲的同时，GoogleAI也公布了谷歌与斯坦福大学医学院等合作的研究成果“用于电子健康记录的可扩展、准确的深度学习”。　　　　图

3、：病人记录中的数据以时间线的形式表示。　　研究人员设计了一个计算机系统来进行预测，而无需为每项任务手动制作新的数据集，并且可以采用可扩展的方式。但构建数据只是工作的一部分;预测还需要准确。　　评估准确性的最常见方法是接收者操作特征曲线（ROC曲线），该曲线衡量模型如何区分具有特定未来结果的患者与不具有特定未来结果的患者之间的区别。在这个度量标准中，1.00表示完美，0.50表示不比随机结果好，因此数字越高意味着模型越准确。谷歌报告的模型预测患者是否会住院的得分为0.86（传统逻辑回归方法得分为0.76）;在预测住院死亡率方面得分为0.95（传统方法为0.86），在预测出院后意外再住院率方面得

4、分为0.77（传统方法为0.70）。　　这些模型也被用来评估患者接受治疗的条件。例如，如果医生为患有高温，发热和咳嗽的患者开具头孢曲松和强力霉素，则该模型可以将这些标识为患者正在接受肺炎治疗的信号。　　该研究的一个重点是深度学习模型的可解释性。　　　　图：在患者入院后24小时使用深度学习模型进行预测。　　这对患者和临床医生意味着什么呢？机器学习可用于改善医疗，这项工作是一个开始。　　Pichai说，AI可以影响的最大的领域是医疗。　　第二个例子：声画分离。　　当人们在电视上互相交谈时，字幕就会很糟糕。谷歌试图用AI解决问题。　　　　谷歌用一种深度学习音频-视觉模型，用于将单个语音信号与背景噪

5、声、其他人声等混合声音分离开。例如，AI可以通过YouTube帮助谷歌识别谁在说话，即使是在一场争吵比赛中，自动生成字幕。　　Pichai说，辩论很好，大喊大叫不好。我希望谷歌能解决人们在电视上互相吼叫的问题。　　第三个例子：Gboard。　　Pichai介绍了谷歌的输入法Gboard的功能：添加了摩尔斯电码。　　谷歌展示了开发者TaniaFinlayson的视频。由于疾病，TaniaFinlayson无法通过自然声音与其他人交流。视频中，TaniaFinlayson通过摩尔斯电码发出了声音。　　　　通过头戴的定制设备，可以分析她的头部的动作并将其转码为摩尔斯电码。当她触发左键时，该设备会添

6、加一个短信号，而右键则会触发一个长信号。接着，设备将文本转换为语音。　　　　谷歌的Gboard用两个区域代表短信号和长信号。键盘上方有多个单词建议，就像普通键盘上的一样。目前，Gboard已经在iOS和Android上提供测试版。Tania也来到了I/O大会现场，受到了大家的热烈欢迎。　　谷歌一直在用AI带来改变。　　比如Gmail的新功能，这个功能被称为智能组合。　　简而言之就是在你输入文字后，谷歌使用机器学习推荐你可能输入的短语。你所要做的就是按Tab键。　　　　Pichai说，它负责处理日常事务，比如地址。“（使用了新功能后）我给公司发了更多的邮件。”　　本月晚些时候，所有Gmail用

7、户都将使用智能组合。　　接下来是GooglePhoto。Pichai说，在谷歌的照片中，每天都有超过50亿张照片被观看。它也融入AI技术，比如自动修正亮度。　　同时，在谷歌照片中，名为SmartActions的新智能功能将会识别照片中的人物，比如照片中如果有Lisa，可以把其中关于Lisa的照片发给她。　　另外，如果照片曝光不足，在谷歌照片中的人工智能将提供一个建议来修复亮度。谷歌照片可以使用人工智能将照片中