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李飞飞李佳“逆风翻盘”,谷歌全新AutoML产品发布

2018-07-25 09:24:48    创事记 微博 作者: 量子位   

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  文/夏乙 问耕

  来源:量子位(QbitAI)

  今天凌晨,Google再次挥出AI重拳。

  李飞飞在Google Cloud Next 18大会上,公布了一系列最新的人工智能产品进展,其中最核心的亮点有两个:

  1、Cloud AutoML新增语言分类和翻译两大功能。很多媒体集团已经开始使用。

  2、通过图灵测试的AI,现在可以投入商用了,现场展示了AI如何通过语音交流,完美的帮电商用户退货。

  每次Google能打电话的AI登场,都有炸裂的效果,这次也是一样。下文我们详细展开,有视频展示~

  在这些高光时刻的背后,李飞飞的搭档、Google Cloud AI研发主管李佳首次坦露心迹,直言一年前的这段时间“佳飞🐱”(加菲猫)组合作为新人,在Google内部遭遇举步维艰的时刻。

  她们最终“艰难而大胆”的作出取舍决定,聚焦在上面提到的两个核心任务上,才有了今天的成绩,堪称“逆风翻盘”。

  下面,请看详细报道。

  Cloud AutoML再添新功能

  今年1月,Google发布Cloud AutoML,一个里程碑事件。

  通俗点说,Cloud AutoML是个开发利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。

  如果预训练模型不能满足你的需求,而你也不是经验丰富的AI专家,这个功能就是为你准备的。李飞飞也把这个称为AI“民主化的下一步”。

  现在Cloud AutoML又有了新进展。

  一方面,针对图像分类的Cloud Vision API现在正式发布公共测试版。这个API可以快速将图片归到数千个类别,检测图片内的各个对象和面孔,找到并读取图片内的印刷文字。还能进行图片情感分析等。

  另一方面,李飞飞团队兑现承诺,Cloud AutoML又有新功能上线。而且一次就有两个新功能发布:

  1、AutoML Natural Language,可以解析文本的结构和意义。它可用于从文本文档、新闻或博文中提取有关人物、地点、事件等的信息。

  2、AutoML Translation,可使用最新的神经机器翻译技术将字符串翻译成任何支持的语言。

  这些新功能,目前已经被一些媒体应用。例如赫斯特集、日经集团、金融时报、彭博社等。

  “至此,AutoML可以为各行业缺少AI经验的企业和开发者提供自动生成图像功能,语言分类功能和翻译功能。”李佳说。

  李佳还透露,目前AutoML的注册用户也已经超过1.8万家,服务行业横跨媒体、零售、金融、保险、能源、医疗、环境等等。

  “AutoML超过10%的用户来自医疗和生命医学行业,我们的产品也推动了用户在医疗影像辅助检测,以及及时检测预警中风,哮喘,婴儿猝死综合征方面的创新。”

  目前三个功能已经全部上线,如果你感兴趣,可以直接访问,Google的页面上提供了详细的介绍,包括详细的价格介绍(都有中文版本和免费试用)。

  以下是传送门:

  CLOUD VISION API
https://cloud.google.com/vision/

  CLOUD NATURAL LANGUAGE
https://cloud.google.com/natural-language/

  TRANSLATION API
https://cloud.google.com/translate/

  接电话AI

  除了面向各行各业的AutoML,谷歌云今天还专门针对客服行业推出了“客服中心AI(Contact Center AI)”。

  它的任务,一是替人类客服接电话,二是帮人类客服更好地接电话。

  李佳说,这是“佳飞🐱”组合推出的第一个Solution Product (行业解决方案产品)。

  客服中心AI,与谷歌今年5月在I/O开发者大会上展示的打电话AI Duplex,可以说是兄弟产品,有很多共同的底层组件,但各自有不同的产品构成和目标。

  这个产品包含了谷歌云的对话式交互API Dialogflow的一系列升级,比如来自DeepMind WaveNet的语音合成,通过Dialogflow Phone Gateway获得了接打电话的功能。

  当用户打电话给客服中心,会先由虚拟助理来接,这个接电话AI会跟用户打招呼,回答用户的问题,独立完成一些任务。如果它搞不定,就会将电话转接给人类客服。

  谷歌以电商退换货为例展示了客服中心AI的能力。这个AI的接电话水平会比“充值请按1,查询请按2”高出一大截。

  在上面的视频里,这个AI和用户是完全通过自然语言交流的,AI可以根据订单信息猜测人类用户的大概意图,在人类用户提出“退货”的时候,能正确理解人类向干什么,还能给人发送退货信息的邮件。

  更厉害的是,它接电话还接出了“One More Thing”:问人类要不要找eBay的时尚专家帮选一下尺码。于是,就到了人类出场的时刻。

  当然,这个人类,也是AI分析了用户之后,挑选出来的。

  我们可以看到,人类客服接了电话之后,客服中心AI的工作也没有停止。它有一个Agent Assist系统,能从公司的知识库中提取最关键的文档,为人类客服提供对话相关的信息,还会列出一些建议问题。

  人类客服和用户的对话,也都会实时转成文本显示在桌面上。

  李飞飞在博客里说,接下来几周还会分享更多关于客服中心AI的信息。

  TPU 3.0上岗,众多API更新

  新功能亮眼,基础设施也同样有新升级。

  谷歌云今天还宣布,第三代TPU正式上岗了,进入Alpha内测阶段。TPU 3.0是谷歌在今年5月I/O大会上发布的,谷歌CEO Pichai说,它的性能比上一代高8倍,高达100 petaflops。

  除此之外,谷歌云的机器学习API们今天也迎来了一波更新。

  Cloud Vision API现在可以识别手写字体了,增加了对PDF和TIFF格式文件的支持,还支持产品搜索,增加了目标检测能力。

  Cloud Text-to-Speech API的语音合成能力也有提升,它现在支持用DeepMind推出的WaveNet来合成多个语种的声音,还能专门面向说话人的类型来优化。

  Cloud Speech-to-Text API,也就是语音识别API,获得了识别语种、在对话中识别不同说话人的能力。

  李飞飞、李佳闯过艰难岁月

  2017年初,李飞飞和李佳这对组合,正式加入Google Cloud团队,负责人工智能和机器学习相关业务。

  她们还推动建立了Google AI中国中心,这个中心也由李飞飞和李佳共同领导,李佳担任Google AI中国中心总裁。

  在今天的Google Cloud大会光鲜的新产品发布之后,李佳进行了概要总结,并且首次坦露心迹。

  “回想一年前的这段时间,正是我们举步维艰的时刻。”

  李佳回忆当时的情景说:“佳飞🐱”谷歌新人,团队产品主管空缺已几个月,工程总监离职,人力资源青黄不接……

  就在这种局面下,李飞飞和李佳在产品布局方面做出艰难而大胆的决定:大幅度投入AutoML和Contact Center,砍掉一些成功可能性比较小的产品。

  也正是这个战略聚焦的举措,加上团队的共同努力,最终换来今日的成绩。

李佳和李飞飞李佳和李飞飞

  以下是李佳的今日总结全文:

  今天是“佳飞🐱”组合的一个新里程碑,我们宣布了我们第一个Solution Product (行业解决方案产品)Contact Center AI集虚拟助理,智能信息发掘和情感分析等功能于一身,帮助Contact Center 的工作人员更有效的解决问题和用户提升体验。

  如我们年初发布AutoML Vision时承诺,AutoML 也迎来了新的产品成员 AutoML Natural Language和 AutoML Translation. 至此,AutoML可以为各行业缺少AI经验的企业和开发者提供自动生成图像功能,语言分类功能和翻译功能。AutoML的注册用户也已经超过18,000家,服务行业横跨媒体,零售,金融,保险,能源,医疗,环境等等。产品和创新环环相扣, 合作也带来进步(这里为研究者们跑题一下,我们的Progressive neural architecture search文章刚被ECCV收录Oral),希望我们能够不断提高,把最好的技术带给大家。

  各个现有产品如AI Platform, APIs 等都有不同程度的升级和功能增加。垂直行业的解决方案及和partners的合作也有非常大的进展。以医疗为例,我们的AI platform将合作者的基因疾病检测算法训练时间从一周降到1天,AutoML 超过10%的用户来自医疗和生命医学行业,我们的产品也推动了用户在医疗影像辅助检测,以及及时检测预警中风,哮喘,婴儿猝死综合征方面的创新。

  成千上万企业及用户的交流反馈让我们受益匪浅,我们的产品方向也最大限度以赋能各行业为目标。回想一年前的这段时间,正是我们举步维艰的时刻,“佳飞🐱”谷歌新人,团队产品主管空缺已几个月,工程总监离职,人力资源青黄不接。大幅度投入AutoML 和 Contact Center, 砍掉一些成功可能性比较小的产品, 是当时条件下在战略,产品布局方面的艰难而大胆的决定。谢谢团队的小伙伴们契而不舍的支持我们的工作,你们的成绩今天终于和大家见面了!有幸和你们一起工作,创造,为改变世界一点一滴的努力,为你们感到骄傲!

(声明:本文仅代表作者观点,不代表新浪网立场。)

文章关键词: 网络文化

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