在加入谷歌一年后，1月18日凌晨，谷歌云負(fù)責(zé)人、首席科學(xué)家李飛飛通過(guò)自己的推特賬號(hào)和博客宣布了谷歌云取得的里程碑進(jìn)展：可自動(dòng)設(shè)計(jì)、建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的服務(wù)——AutoML Vision。

“我很榮幸地宣布AutoML Vision面世。這是一款能讓每個(gè)人都有能力構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，卻無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品。這是“人工智能民主化”的重要進(jìn)展！也是令人振奮的團(tuán)隊(duì)合作結(jié)果。”李飛飛在自己的推特賬號(hào)上寫道。

李飛飛推特賬號(hào)截圖

這款面向公眾的產(chǎn)品，意味著谷歌正在努力讓人工智能成為每個(gè)人都會(huì)使用且容易上手的工具，也降低企業(yè)開發(fā)人工智能的門檻。除了在自己的推特上介紹此款新產(chǎn)品外，李飛飛還與谷歌人工智能研發(fā)負(fù)責(zé)人李佳共同撰寫了博客，詳細(xì)介紹了新產(chǎn)品。

AutoML Vision是一款提供自定義圖像識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)開發(fā)的服務(wù)。用戶只需要將自己的數(shù)據(jù)上傳，就可以直接在谷歌云上訓(xùn)練和管理模型。也就是說(shuō)，即使是沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的的人，只需了解模型基本概念，就能借這項(xiàng)服務(wù)輕松搭建定制化的圖像識(shí)別模型。但目前谷歌并未透露該服務(wù)如何收費(fèi)。

谷歌的cloud_auto_ml如何使用？

目前，迪士尼已通過(guò)AutoML建立圖片分類模型，依據(jù)角色、種類和顏色等分類標(biāo)示產(chǎn)品，并導(dǎo)入搜尋的功能中，讓消費(fèi)者搜尋商品更加方便且準(zhǔn)確。另外，美國(guó)流行服裝零售商Urban Outfitters也通過(guò)AutoML來(lái)分類商品。除了圖像識(shí)別，谷歌未來(lái)還計(jì)劃將AutoML服務(wù)拓展到翻譯、視頻和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。

在博客中，兩位女科學(xué)家認(rèn)為谷歌這款產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)在于以下三點(diǎn)：一是即使用戶的機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)有限，也可以獲得更準(zhǔn)確的模型。二是能更快速的建立模型，用戶可以在幾分鐘內(nèi)或者在一天內(nèi)構(gòu)建完整的能用的模型。三是易于使用，用戶操作的界面簡(jiǎn)潔清晰。

谷歌博客截圖

這些優(yōu)勢(shì)也在一定程度上解決了當(dāng)前人工智能在工業(yè)界發(fā)展的一些瓶頸。首先，從目前的情況看，世界上只有少數(shù)企業(yè)能夠支付得起人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)的人才招募和研發(fā)預(yù)算，這意味著企業(yè)可以創(chuàng)建的高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型非常有限。其次，即便是有能力的公司，也需要大量的精力來(lái)管理和構(gòu)建自定義的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和其中復(fù)雜的研發(fā)過(guò)程。

AutoML Vison操作界面

那么谷歌是如何做到的？AutoML由控制器（Controller）和子網(wǎng)絡(luò)（Child）2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，控制器生成子模型架構(gòu)，子模型架構(gòu)執(zhí)行特定的任務(wù)訓(xùn)練并評(píng)估模型的優(yōu)劣反饋給控制器，控制器將會(huì)將此結(jié)果作為下一個(gè)循環(huán)修改的參考。重復(fù)執(zhí)行數(shù)千次“設(shè)計(jì)新架構(gòu)、評(píng)估、回饋、學(xué)習(xí)”的循環(huán)后，控制器能設(shè)計(jì)出最準(zhǔn)確的模型架構(gòu)。

2017年3月份，谷歌就推出了機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Google Cloud Machine Learning Engine，幫助具有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的開發(fā)人員輕松構(gòu)建適用于任何規(guī)模、任何類型數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。不過(guò)，那時(shí)候的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)需要使用大量的數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出一般（General）的預(yù)測(cè)模型，難以符合每家企業(yè)的需求。這次推出的AutoML則更進(jìn)一步，直接為企業(yè)提供機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)建立自家的模型，也推動(dòng)了谷歌“人工智能民主化”的戰(zhàn)略目標(biāo)。

不過(guò)，雖然谷歌稱AutoML是市面上唯一提供類似服務(wù)的產(chǎn)品，但此前Clarif.ai、微軟的認(rèn)知服務(wù)，以及IBM的Watson視覺(jué)識(shí)別也能讓曾提供給用戶定制預(yù)先訓(xùn)練好的視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和決策模型的服務(wù)。