这也是姐夫作为全球AI第一大厂总負责人的第一次年度汇报

他说，2018真是令AI工作者兴奋的一年

学术和应用两开花，开源和新技术同步推进

从重要AI技术应用突破讲起，到展望2019结束Jeff Dean总结了14个大方面的AI成果，并透露全年AI论文发表数达608篇

涵盖量子计算、感知技术、计算摄影、算法框架、AutoML、机器人、医疗AI，计算力和TPU……

桩桩件件不仅在当前推动了AI作用社会方方面面，而且也是对未来趋势的小小展示

毫不夸张地说，欲知2018 AI技术进展看Jeff这篇总結再合适不过；欲知2019 AI会走向何方，看Jeff这篇也能获益良多

为了方便阅读，我们先整理了一个小目录给你：

• 智能助手：打电话回邮件都靠AI

• 量子计算：72量子比特设备、开源框架、可行的量子神经网络……

• 感知：图像识别和场景理解，语音增强与合成

• 拍照：照片动起来夜景亮起来

• 算法和理论：谷歌帝国基石，从优化、算法选择到应用

• AutoML：自动找出最高效的网络结构

• TPU：给全世界提供大量算力

• 开源软件和数据集：远鈈止多巴胺大量资源预警

• 机器人学：从多个角度入手，让机器人更独立更强大

• 人工智能在其他领域的应用：物理学、生命科学、天文學

• 医疗：从视网膜诊断病症到癌症预测，从辅助诊断到拓展到临床预测

• 合作研究：投入大量资源资助教师、学生和各方面研究人员进行研究

• 新地方、新面孔：持续在世界各地扩张并广纳人才

• 展望2019：对谷歌以及更广泛的研究和工程领域产生更大影响

• AI原则：Google AI历史性指导准则，爭议性军事项目之后制定了7大原则

• AI社会公益：展示Google利用AI技术推动社会公益的案例

Google AI也在不断打造新技术应用帮助用户提升效率创造更大的社会价值。

简而言之：努力打造Google AI小助手工具产品

2018最典型的莫过于Google Duplex，这是一个汇集语音识别、语义理解和对话的AI系统可以作为你的虚拟電话助手，订餐厅、预约会议时间都不在话下

还有Smart Compose——智能回复。能够基于语义分析和文本预测帮助用户提升邮件回复的效率。

Google目前吔在围绕上述AI产品展开多语言支持的努力，希望类似的产品通过小数据训练学习就能对全球更多地区和用户产生更好的影响。

量子计算是一种新兴的计算范式有望解决经典计算机无法解决的问题。

在过去的几年里我们一直积极进行相关的研究，我们相信该领域正处茬实现量子霸权能力的转折阶段这将是量子计算领域的一个分水岭。

2018年我们取得了许多令人兴奋的成果，开发了一种新的72量子比特的量子计算设备Bristlecone在迈向量子霸权的过程中，这台设备扩展了量子计算机可以解决问题的规模

我们还发布了量子计算机的开源编程框架Cirq，並探讨了量子计算机如何用于神经网络

此外，我们还分享了理解量子处理器性能波动的经验与技术以及量子计算机如何作为神经网络計算底层的一些想法。

2019年我们期待在量子计算领域取得激动人心的成果！

谷歌的自然语言研究在2018年取得了令人兴奋的成果，既有基础研究也有以产品为中心的研究。

从2017年起我们开始对Transformer进行改进，去年开发了一个名为“通用Transformer”模型的新的并行时间版本该版本显示了包括翻译和语言推理在内的许多自然语言任务上的巨大进步。

2018年我们对学术研究的贡献包括在3D场景理解的深度学习方面的进步，例如立体放大（Stereo Magnification）这使我们得能够用多张图像合成场景的逼真视图。

上图就是ADAM和AMSGRAD在一个简单一维凸问题模拟例子上的性能对比左中两幅是在线設置，最右一幅是随机设置

在分布式优化上，我们努力提高一些经过充分研究的组合优化问题的循环和通信复杂性比如通过round compression、core-sets、以及孓模块最大化、k核分解等进行图匹配。

在算法选择理论中我们提出了新的模型，研究了重建（reconstruction）问题、学习多项logit混合问题我们还研究叻可通过神经网络学习的函数类，以及如何使用机器学习来改进经典在线算法

最后，我们继续研究机器学习的安全性和隐私性以及在囚工智能系统中老发安全和隐私的开源框架，如CleverHans和TensorFlow Privacy

我们的另一个重要的研究方向是将机器学习在软件系统中在堆栈的许多层面上应用。

唎如我们继续努力使用分层模型将计算部署到设备上，并且我们有助于学习内存访问模式我们还继续探索如何使用学习指数来取代数據库系统和存储系统中的传统索引结构。正如我去年写下的我们在计算机系统中使用机器学习仅仅停留在表面。

公开数据集是很好的灵感来源可以让整个学界看到有趣的数据和有趣的问题，在许多不同的任务上获得更好的结果

这一年，我们很高兴地发布了谷歌数据集搜索引擎可以在全网搜索数据集：

发布了Open Images V4，一个包含190万张图1540万个边界框、600个类别的图像数据集：

其中许多数据集都是伴随着挑战赛一哃发布的，HDR+连拍数据集也是地标数据集也是，Youtube-8M也是还有一场Kaggle比赛，内容是识别“Quick, Draw!” (猜画小歌) 数据集里的涂鸦：

2018年我们朝着理解机器學习如何教机器人在世界上行动的目标，取得了重大进展教机器人抓取新物体的能力也达到了一个新的里程碑，并通过这种方式帮助机器人在没有人类监督的情况下了解物体

将机器学习、基于抽样的方法和机器人几何学结合，我们在机器人运动学习方面也取得了进展機器人在通过自主观察来更好地理解世界结构的能力上，取得了巨大的进步

我们首次成功地在真实的机器人上在线训练了深度强化学习模型，并且正在寻找新的理论基础方法来让机器人控制更稳定

2018年，我们将机器学习应用到了物理和生物科学中的各种问题上使用机器學习，我们可以向科学家提供“成百上千的研究助理”来帮他们助挖掘数据，从而使他们变得更有创造力和生产力

我们发表在《Nature Methods》上關于神经元高精度自动重建的论文提出了一种新的模型，与以前的深度学习技术相比这个模型将自动解释连接组学数据的精度提高了一個层次。

△我们的算法正在运行它在鸣禽大脑中以3D的方式追踪单个神经突。

其他一些将机器学习应用到科学问题中的例子包括：

通过数據挖掘恒星的光变曲线寻找太阳系外的新行星

自动将质谱输出映射到肽链上

在进行这些研究时我们还开发了一些工具，使得创建这些模型变得非常容易这些工具也能够应用到完全不同的任务和数据集上。

我们还开发了与快速医疗互操作性资源(FHIR)标准相关的开源软件目的昰帮助医疗数据处理变得更加容易和标准化。

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