「智而近妖」的 Jeff Dean 谈谷歌新商业路径, 医疗会是一个好的方向

日期:2018-04-23编辑作者:菲律宾sunbet官网

  4月初,人工智能部门和搜索部门自 2016 年合并之后再次分家,总负责人 John Giannandrea 已经离开谷歌并加入了苹果,而原谷歌大脑的负责人 Jeff Dean 也顺势成为了人工智能部门的总负责人。

  说众望所归也好,「苦媳妇熬成婆」也罢,几乎所有人都对 Jeff Dean 升任谷歌人工智能一把手表示赞同。

  现年 50 岁的 Jeff Dean 在 1999 年加入了谷歌,如今的搜索巨人当年还只是一家成立不到一年的初创公司。

  多年来,Jeff Dean 利用数据库和大数据分析的方法帮助谷歌打造了强大的计算能力,也为自己赢得了很高的声誉,被认为是硅谷乃至整个全世界范围内最有才能的程序员之一。

  世人曰:「Jeff Dean 智而近妖」。谷歌的同事曾专门做了一个网站叫做「真实的 Jeff Dean 」,上面尽是关于 Jeff Dean 的谬赞:他曾经参与提高光速;Dean 其实并不存在,他只是 Jeff Dean 创造的一个高级人工智能;编译器从来不给 Jeff 编译警告,而是 Jeff 警告编译器。

  Dean 在 2011 年加入 Google 的神秘的 X 实验室,研究一种深度神经网络,通过学习可以在 YouTube 视频里识别出猫。谷歌继续将深度神经网络用于提高其语音识别服务的准确性。

  自此,人工智能开始成为公司战略的核心部分。

  这个猫识别视频项目演变成了一个名为谷歌大脑的研究小组,Jeff Dean 从 2012 年以来开始领导这个小组。

  如今,Jeff Dean 新官上任,这会给谷歌人工智能部门带来哪些变化?从去年开始就嚷着「AI—First」的谷歌又会朝向什么方向发展?

  2008 年,美国国家工程院发布了」21 世纪需要解决的重大工程难题」,包含了诸如「让太阳能变得更便宜」、「管理氮循环」、「对大脑的反向工程研究」等 14 个课题。

  多年来,谷歌的发展轨迹与这些课题息息相关,他们一直在试图解决这些课题,并尤为重视「恢复和改善城市基础建设」和「发展医疗信息学」。谷歌为前者提供的解决方案是「自动驾驶」,后者则是「谷歌医疗大脑」。

  谷歌的自动驾驶大计自然是落在了 Waymo 身上。

  尽管在上个月,Uber 的无人车在亚利桑那的坦帕发生了令人遗憾的交通事故,导致一名 40 多岁的美国白人妇女丧生,给自动驾驶的普及蒙上了一层阴影,但是 Waymo 丝毫没有放慢推进 L4/L5 自动驾驶的计划。

  去年年末,Waymo 正式放出消息,进军出租车行业。公司 CEO John Krafcik 在今年二月的《纽约时报》人工智能峰会上说,Waymo 将在今年于美国亚利桑那州的凤凰城(Phoniex)推出这项服务,将覆盖方圆 100 平方公里,7 天 24 小时不间断服务。

  Waymo 早就在亚利桑那开始 L5 全自动驾驶无人车路测,也在今年四月向加州递出了一份申请,希望能在公司的大本营所在州测试 L5 无人车。

  同样在四月,Waymo 宣布将和捷豹路虎共同制造 2 万辆 L5 全自动驾驶的电动 SUV 车型 I-Pace,并在两年内先后投入 Waymo 的出行队伍中。在自动驾驶领域已经深耕 10 年的 Waymo 表示他们不会犯和 Uber 一样的错误。

  另一边,谷歌医疗大脑研发的机器学习算法正在不断突破甚至超越人类医疗专家的能力。Jeff Dean 认为,AI 医疗或是谷歌新的商业路径。

  根据美国科技媒体 Wired 报道,谷歌目前正在印度进行两项医疗软件的测试:检测因糖尿病引起眼盲的并发症,以及通过显微镜切片,查找乳腺癌的迹象。

  这些医疗软件的研究其实早就有迹可循。

  谷歌医疗大脑团队在 2016 就开始研究用深度学习算法对诸如糖尿病引发的视网膜病变做早期筛查。

  今年二月,谷歌更进一步,实现了用深度学习算法分析患者的视网膜解剖图,从而获悉他们的年龄、性别、吸烟状态和血压——这些都是计算心血管疾病发病几率的主要因素,同时也能预测未来五年患者发生重大心血管疾病的风险。

  今年三月,谷歌大脑开发出了一款能用来自动筛查乳腺癌的人工智能算法,基于灵敏度(找到了多少正确的肿瘤)和假阳性(将多少正常组织诊断为肿瘤)的评分中,人工智能算法的准确度比人类病理学家的准确率高出了 15 个百分点。

  除了在影射图像筛查上做文章,今年谷歌还牵手加州大学旧金山分校(大学医疗重镇)、斯坦福大学和芝加哥大学,发表了一篇用深度学习分析电子病历数据、预测患者未来病情发展的论文。

  该论文介绍了如何使用深度学习算法(具体为 LSTM、前馈神经网络和决策树这三种模型),准确预测「住院死亡率」、「30 天计划外重新接纳」、「延长住院时间」,以及「患者出院后的最终诊断」。

  「新的机器学习能力或研究结果可能能够帮助我们从事一些谷歌尚未涉及的领域,」Dean 告诉 Wired。「医疗就是一个很好的方向。」

  然而,谷歌漂亮的人工智能成绩表是建立在其上百位优秀的人工智能研究员、庞大的数据群、以及高性能计算机集群带来强大算力之上。

  人工智能从来不该是处在象牙塔顶端里、只有少数人接触的研究项目,谷歌也不希望只有自己在人工智能领域「自娱自乐」。

  Jeff Dean 向机器之心解释了谷歌是如何为研究员们提供便利的研究工具。「过去,一套人工智能的解决方案=机器学习专业知识+数据+算力;但是,现在这个公式应该是:一套人工智能的解决方案=数据+100 倍算力,专业应该被划掉。」

  在今年 1 月,谷歌云发布的可以自动生成机器学习模型的技术 Cloud AutoML 替代了那个被划掉的机器学习知识。通过使用迁移学习(Transfer Learning)和元学习(Learning2Learn)等方法 Cloud AutoML 可以自动挑选合适的网络架构,帮助在机器学习领域专业度不足的公司构建模型。

  目前,谷歌 AutoML Vision 自动开发出的计算机视觉模型已经在性能上超过了人类水平。

  在机器之心过去的报道中也提到:「机器学习工程师拿到训练数据、对数据进行分析、然后设计算法、调参生成训练模型」这个专业性极高的流程,被一个 AutoML 替代了。」

  AutoML 的出现也带来了诸如「取代机器学习研究员」的恐慌。Jeff Dean 解释说,「Auto ML 和机器学习的研究人员真的可以非常好地相互补充。因为你想要的是一个机器学习研究人员能够快速地尝试想法,并了解这些想法对一系列广泛的问题有什么影响。」

  「想象一下你有一个系统来试图解决一千个问题。AutoML 可以在这几千个问题中自动尝试你的新想法,看看这个模型在哪个问题上可以被使用。」

  公式里的「百倍算力」则是谷歌今年二月对测试用户开放的 Cloud TPU 服务。

  Cloud TPU 拥有 180 Teraflops、64GB 高带宽存储、可以同时用于推理和模型训练,能够为研究员提供更强大的算力。之前,Jeff Dean 就在推特上说 Cloud TPU 训练 75% 精准的 ResNet-50 模型只需 24 个小时。

  相比 GPU 芯片大佬 Nvidia 直接出售 GPU,刚刚试水芯片市场的谷歌选择了一个比较明智的做法:TaaS(TPU-as-a-Service),直接在云端为用户提供付费的算力服务。

  Jeff Dean 承认,目前的人工智能系统依然存在不少问题,「数据偏见」、「人工智能公正性」以及「安全问题」是其中最棘手的挑战。

  「一旦数据存在偏见,那么深度学习模型就可能会放大这个偏见……目前人工智能还不能给出完全公正的决策……有关人工智能的安全性,也有很多人在研究对抗性样本的问题,人工智能在受到这样的攻击时还是比较脆弱,我们正在努力攻克这些问题,」Jeff Dean 告诉机器之心。

  人工智能也给谷歌带来了不少麻烦。

  2015 年,谷歌的照片分类产品将一些黑人的图片打上了大猩猩的标签,从此,这项服务就禁止了对黑色大猩猩的搜索。

  在 Dean 接任谷歌人工智能负责人的同一周,超过 3000 名员工听闻公司正在参与美国国防部「Project Maven」AI 军事计划,签署了一封致 CEO Sundar Pichai 的信函发起抗议。「Project Maven」主要应用深度学习计算机视觉技术,旨在帮助国防部门从图像和视频中提取值得注意的对象。该项目是在 2017 年 4 月由时任副国防部长 Bob Work 在一份备忘录中首次披露的。

  这些事情,现在都需要 Jeff Dean 来操心了。过去,他只是一个高级研究员;如今,套用那句老话,「权利越大责任也越大」。

  「(前任)John 已经把我们放在了一个非常好的位置。现在,我需要站出来,补上这个空位。」

  

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