Google展示AI新实力：让神经网络设计神经网络

　　炸了!2017 I/O开发者大会北京时间昨晚召开，带来一整晚密集的信息发布，也再次彰显了Google在人工智能方面的。

　　从移动优先转变为AI优先的Google，在I/O大会的首日几乎所有话题都跟人工智能有关，量子位也对重点内容进行梳理如下。

　　核心要点：

　　第二代TPU发布，以及TPU研究云

　　为移动设备优化的TensorFlow Lite

　　AutoML强化算法，让神经网络神经网络

　　Google.ai上线，所有AI成果都在这里展示

　　相关数据：

　　月活安卓设备已达20亿部

　　5亿活跃的Google相册用户

　　Google地图每日导航超过10亿公里

　　人们每天观看10亿小时YouTube视频

　　以下是详细解读。

　　CEO：使AI触手可及

　　已经在Google工作13年的现任CEO Sundar Pichai首先登台。量子位把Pichai的开篇演讲摘要还原如下：

　　△ 谷歌CEO Sundar Pichai

　　我们正在目睹计算领域的新转变：从移动优先到AI优先的世界。和以前一样，这迫使我们重新构想我们的产品，提供更自然、更无缝的交互方式。

　　所有的进步需要正确的技术架构。去年的I/O，我们推出第一代TPU，今天我们要发布下一代TPU：云TPU。新TPU对推理和训练都进行了优化。

　　我们认为，如果科学家和工程师们可以在指尖上，拥有更好、更强大的计算工具并展开研究，复杂的社会问题将有巨大的突破。

　　这也是Google.ai的驱动力。

　　我们希望让神经网络的创建变得更简单。现在一个神经网络非常耗时，所以我们创建了AutoML，可以让神经网络来设计神经网络。我们希望AutoML抵得上几个博士，并在三五年内满足更多开发者的需求。

　　看到AI已经开始逐渐实用令人激动，但真正要抵达AI优先的世界，还有很长的路要走。在AI普及化方面我们的工作越多，每个人就能越快受益。

　　Pichai上面提到一个新网站：www.google.ai 。这个网站将用来展示Google和Google Brain团队的研究，包括各种有趣的实验等。

　　第二代TPU

　　第一代TPU在去年的谷歌I/O大会上发布，用于运行已训练完成的机器学习模型。而新一代芯片可同时支持模型的训练和学习。这款芯片带来了每秒180万亿次浮点运算的计算性能。

　　第二代TPU被称作“云TPU”，将通过谷歌云平台向所有人开放。谷歌云平台的开发者仍可以使用传统芯片，例如英特尔Skylake或英伟达Volta GPU去进行设计。

　　云TPU的推出再次表明，谷歌正在利用领先的技术，与公有云行业的其他对手实现差异化发展。

　　谷歌CEO皮查伊在I/O大会的主题演讲中表示：“我们希望谷歌云成为机器学习领域最 的云。这为重大进步打下了基础。”

　　为了使计算性能更强大，谷歌开发了订制的超高速网络，将64颗TPU连接至同一台机器学习超级计算机。这台超级计算机被称作“TPU舱”，带来了每秒11.5千万亿次浮点运算的能力，可用于训练单一的大型机器学习模型，或多个较小的模型。

　　为了证明TPU舱的性能，谷歌表示，如果想要训练 的大规模翻译模型，那么使用32颗全球最强大的商用GPU需要一整天时间。作为对比，TPU舱只需1/8的性能，就能在6小时内完成对该模型的训练。

　　单个的云TPU和完整的TPU舱均支持谷歌开源的TensorFlow机器学习系统。

　　第一代TPU于两年前开始在谷歌公司内部部署，并被用在谷歌的多款产品，例如谷歌搜索、基于机器学习的谷歌翻译、谷歌语音识别，以及谷歌照片之中。