剛剛，Jeff Dean發(fā)表了在Google AI東京座談會上的講話。
這位谷歌傳奇、谷歌AI掌門人，率隊分享了：Google AI所思、Google AI所想，以及Google AI的行動和成果。
在現(xiàn)場，量子位與Jeff Dean展開對話。我們問及多年來，一直備受爭議的AI專利爭議。Jeff Dean坦率的直言相告。
這也是谷歌首次官方回應此事。
Jeff Dean表示，Google并不打算靠專利牟利，但出于當前市場環(huán)境，Google選擇了先申請成專利，防止可能的碰瓷或不必要的麻煩。
此外，Jeff Dean還罕見感慨起時光——放出他剛博士畢業(yè)的90年代萌新照，認為當前AI研究者真是生逢其時，并說未來10年、20年讓他壯心不已。
以及，Jeff Dean的手機還落在現(xiàn)場。他用什么手機？想知道答案，可以在文末最后找提示~
Google首次回應AI專利爭議
前不久，Google申請的Dropout專利生效引發(fā)了一波震動，再次引發(fā)了全球人工智能、機器學習開發(fā)者的擔憂。
昨天，量子位在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，Google這幾年偷偷申請的專利，何止一個Dropout。大多數(shù)人都沒意識到，Google有一大波AI相關(guān)專利已經(jīng)生效。
這個問題已經(jīng)困擾行業(yè)多年。
但Google一直沒有正面回應。趁這次的機會，量子位在Google東京辦公室，直接向Jeff Dean提到了最近的AI專利爭議。
Jeff Dean沒有回避，他回答說：希望開發(fā)者不必為此擔心，因為Google這樣做，更多還是出于防御，而非進攻。
Google在發(fā)展技術(shù)的過程中，把知識產(chǎn)權(quán)申請成專利，也是不斷明確成果的常規(guī)做法，但并不打算靠專利牟利。
但如果不申請成專利，可能自身業(yè)務和發(fā)展也面臨威脅，出于當前市場環(huán)境，Google選擇了先申請成專利，防止可能的碰瓷或不必要的麻煩。
Jeff Dean明確，專利即便申請成功，也永遠不會被當做武器，用來攻擊別人或牟利工具。Google只是出于競爭防御。
這位Google傳奇也希望更多開發(fā)者理解，現(xiàn)在的市場競爭有時也讓人無奈。
這就是Google的原因。
AI要大規(guī)模應用、解決大問題
那么在現(xiàn)場，又是什么AI進展撥動著Jeff Dean的心？
我們重點看下這次的分享。
概括而言是AI+，不過還不是其他公司常說的那一個。
Jeff Dean登臺，先分享了最近令自己很自豪的一項研究。
在印度，兩位高校學生通過TensorFlow來打造了一個AI預測空氣污染的應用，幫助更多人及時精準了解空氣情況并針對性防護。
談成果只是為了更好解釋原因。
Jeff Dean說，機器學習的原理，現(xiàn)在已經(jīng)在各種各樣的應用中被越來越多熟知。
核心就是利用機器處理海量數(shù)據(jù)的能力，現(xiàn)階段幫助人類更好找出規(guī)律并加以應用。
而且算力方面的大發(fā)展，也讓一切成為可能。
Jeff Dean回想起自己剛開始機器學習研究的1990年代，那時候張量處理器的計算力還是32GFLOPS，但30年后的現(xiàn)在，算力增長到了420TFLOPS，處理速度快了1萬倍。
技術(shù)準入的門檻也在不斷降低。
他自己領(lǐng)導打造的機器學習工具平臺TensorFlow，早早就面向業(yè)界開源，并且發(fā)展迅速。
更多即插即用的工具庫，如Google 云AI Hub也已經(jīng)推出。
整體而言，如果你想用AI做點什么，現(xiàn)在技術(shù)和開發(fā)工具已能很好解決。
雖然也有一些小數(shù)據(jù)學習、隱私問題等方面的挑戰(zhàn)，但Jeff Dean也強調(diào)正在得到解決。
比如他重點談到了聯(lián)邦學習（Federated Learning）。
這是Google 2016年提出的一種新興AI基礎(chǔ)技術(shù)，原本用于解決安卓手機終端用戶在本地更新模型的問題，其設(shè)計目標是在保障大數(shù)據(jù)交換時的信息安全、保護終端數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)隱私、保證合法合規(guī)的前提下，在多參與方或多計算結(jié)點之間開展高效率的機器學習。
其中，聯(lián)邦學習可使用的機器學習算法不局限于神經(jīng)網(wǎng)絡，還包括隨機森林等重要算法。
Jeff Dean認為，深度神經(jīng)網(wǎng)絡也好、機器學習發(fā)展也好，最終都會進一步向小、輕，快等方向進步。
而聯(lián)邦學習等前沿基礎(chǔ)研究，正是這種方向的進展之一。
最初是為了在本地能夠基于小數(shù)據(jù)的不斷機器學習，但現(xiàn)在而言，也能更好解決大家擔憂的隱私問題。
Google AI總管現(xiàn)場展示了一段手機輸入法demo，完全本地，不依賴云端聯(lián)想輸入，借助手機本地的數(shù)據(jù)和機器學習，就能讓用戶輸入既越來越智能，也無隱私泄露之憂。
總之，技術(shù)不斷精進，剩下的就是做什么和怎么做。
用AI做什么和怎么做？
Jeff Dean再次強調(diào)了Google的AI發(fā)展原則：
七要、四不要。
關(guān)鍵是把AI向善，把技術(shù)用在讓世界更美好的地方。
所以從去年開始，AI for social Good就成為了Google AI落地的重要方向，并從對內(nèi)對外兩方面展開。
對內(nèi)，Google把AI技術(shù)研發(fā)中已經(jīng)擁有的經(jīng)驗，發(fā)揮到地球能源資源等關(guān)乎未來的問題中。
比如全球非法捕魚的檢測。
通過TensorFlow，識別漁船、捕魚工具等等，更好解決非法捕撈問題。
對外，Jeff Dean可以團結(jié)一切可以團結(jié)的AI力量。
然后提供TensorFlow這樣的工具，幫助更多開發(fā)者使用Google一樣的AI技術(shù)。
也最大化降低AI門檻，比如Google云AutoML的發(fā)布。
還有推出課程，培訓人才，提供應用機會：
提供獎勵和支持：
最終目的就是讓更多有識之士，找到場景，落地AI，做更多社會有益的事情。
比如今年受到Google嘉獎的團隊中，就有項目通過AI幫助解決自殺問題。
這也是讓Jeff Dean壯心不已的核心原因。
他感慨一人之力終究有限，一家公司也不足以做所有的事情，但現(xiàn)在AI已經(jīng)兼具天時地利人和，能夠在更廣闊更重要的場景問題中發(fā)揮作用。
投身AI和機器學習半生，如今機器可以看、聽、說和理解。
可以更好檢測和預防癌癥病變，可以預測洪水災害，可以幫助保護瀕危物種，還可以運用一個傳感器就能降低森林濫砍濫伐……
Jeff Dean所言所述，現(xiàn)場傳達出的言外之意再明確不過：
Google AI的主要plan（計劃），全在于關(guān)乎人類命運的這顆Planet（星球）。
這也恐怕是Google何以為Google的原因吧。
最后，Jeff Dean說，比起過去幾個十年，未來10年、20年里AI能帶來的變革，更讓他感到激動。
AI會把人類發(fā)展帶向一個新高度。
Jeff Dean感慨：很多AI的用途我們還沒想出來……但未來可期。
Google AI向善
現(xiàn)場Google還依次展示了最新的一些AI應用和研究項目。
用AI解決醫(yī)療問題，在肺癌篩查、轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測和糖尿病眼病檢測等方面救命。
追蹤瀕危物種，從識別座頭鯨叫聲開始，訓練了一個能夠從這些很長的水下錄音中自動識別鯨魚叫聲的神經(jīng)網(wǎng)絡。
用AI保護雨林，為雨林中的樹木砍伐和環(huán)境保護建立了一個實時監(jiān)測和警報系統(tǒng)。
他們用安裝在樹木高處的舊手機記錄雨林中的聲音。一旦音頻被傳上云，他們就會使用 TensorFlow 實時分析音頻數(shù)據(jù)，以監(jiān)聽電鋸和伐木工程車的聲音，同時更好地了解瀕危物種的行為。
用AI優(yōu)化塑料垃圾管理，一個來自Google AI Impact Challenge的獲獎者。他們將用圖像識別技術(shù)構(gòu)建一個 AI 工具，通過拍照就能自動確定垃圾的類型和價值。
檢測農(nóng)作物蟲害，來自印度的開發(fā)者，Wadhwani人工智能研究所，構(gòu)建了一個AI模型，可以自動檢測和計算農(nóng)作 物上害蟲的數(shù)量。
該模型并非一個獨立的應用程序，而是一個可以添加進現(xiàn)有應用程序和平臺中的功能。
另外還有幫助殘障人士的進展。
Google I/O大會上為聽障人士語音識別轉(zhuǎn)寫的Live Transcribe贏得贊美一片。
現(xiàn)在最新推進的Euphonia項目，幫助言語障礙患者與他人交流。
Google語音和生物交叉的團隊，構(gòu)建語音識別模型 (speech recognition models)，這些模型經(jīng)過訓練可以理解言語障礙患者的話語。
以上，就是Google AI這次東京座談會的全部內(nèi)容。
不知你怎么看？
One More Thing
上午的活動結(jié)束以后，我們偶然發(fā)現(xiàn)Jeff Dean的手機落在現(xiàn)場。
你猜，他這部手機什么型號？
