google开发的ai是啥样子

Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。

在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？

围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去20多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在1997年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。

在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。

在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去6个月里让它可以用最快01秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方。但是，Google还是快一步。

这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。

David Silver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”

阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（value network），来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。

不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了500场围棋，只输了1场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。

据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。

集微网消息，卷积神经网络(CNNs)，是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，非常适合于物体识别和人脸检测等任务，但要提高它们超过某一特定点的精确度，需要进行繁琐的微调。

这就是为什么谷歌人工智能研究部门的科学家们正在研究一种新的模型，这种模型以一种“更结构化”的方式“放大”CNNs，他们在Arxivorg上发表的一篇论文（EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks）和一篇附带的博客文章中对此进行了描述。

合著者声称，这一系列被称为“EfficientNet”的人工智能系统，以高达10倍的效率，超过了普通语料库的最高精确度。

“模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度或宽度，或者使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估，”软件工程师Mingxing Tan和谷歌人工智能首席科学家Quoc V Le写道。“与传统的方法不同，传统方法是任意缩放网络尺寸，比如宽度、深度和分辨率，而我们的方法是用一组固定的缩放系数来均匀地缩放每个尺寸。”

所以，这该如何实现呢？首先，进行栅格搜索，以确定在固定资源约束下基线网络的不同缩放维度之间的关系(例如，浮点数计算量增加两倍或FLOPS)。这决定了每个维度适当的缩放系数，这些系数用于将基线网络缩放到所需的模型大小或计算预算。

为了进一步提高性能，研究人员提倡一种新的基线网络——mobile inverted bottleneck convolution (MBConv)，它可以作为EfficientNets模型家族的种子。

在测试中，与现有的CNNs相比，EfficientNets显示出更高的精度和更好的效率，减少了一个数量级的参数大小和故障。其中一个型号EfficientNet-B7比高性能的CNN Gpipe小84倍，快61倍，在ImageNet上分别达到了844%和971%的top-1和top-5精度。

与流行的ResNet-50相比，另一个型号EfficientNet-B4使用了类似的FLOPS，同时将top-1精度从ResNet-50的763%提高到了826%。

EfficientNets在其他数据集上也表现得很好，在8个数据集中有5个达到了最先进的精度，包括CIFAR-100(917%的精度)和Flowers(988%的精度)，参数减少了21个。

谷歌的云托管张量处理单元(TPU)的源代码和培训脚本可以在GitHub上免费获得。Tan和Le写道:“通过对模型效率的显著改进，我们预计EfficientNets有望成为未来计算机视觉任务的新基础。”（校对/ICE）

最大的AI工具目录

Future pedia是一个A I导航网站， 汇集了许多类别的AI工具，包括3D、艺术、语音编辑、人物创造、客服、开发工具、教育助理、时尚、有趣工具等，以及大家最熟悉的文字AI和生成器等。

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Disc rod访问加速器

Disc rod访问加速器01

说明

·软件：Watt Toolkit(别名：Steam++)

下载：https：//steamppnet/

·系统：Mac/Win/Android/Linux

·价格：免费

功能

·解决国内无法访问Disc rod的问题

·解决国内无法获取谷歌验证码的问题

·解决国内无法访问Git hub的问题

Mac版本安装教程02

1访问官网选择对应版本，同意条款

2选择渠道(推荐使用蓝奏云盘下载，密码：1234)

3选择版本(mac是arm 64或x 64/windows是x 64或x 86)

4完成安装(下载至本地并通过拖动完成安装)

解决无法打开03

1若提示无法打开，则打开系统偏好设置-安全性与隐私-通用，选择仍要打开

2MACOS系统为13及以上请前往系统偏好设置-隐私与安全性，滑动至底部找到安全性板块

首次开启04

1点击弹窗中的“打开”，

2打开Watt Toolkit， 选择网络加速，勾选“discord语音聊天”， 点击“一键加速”

3点击“好”授权启动终端

开启终端05

1此处注意，关闭这个弹窗，以及打开的终端弹窗，不要理他，最后再跟你解释为啥

2打开终端，输入代码(留言区复制)，然后输入密码即可

3输入密码(盲输电脑开机密码即可，然后按下回车键)

开启Hosts权限06

1非必然出现，若未出现跳过本段即可

2重启后提示“操作Hosts错误， 文件访问被拒绝，没有权限”需要输入指令

·找到你的用户名：查看终端顶部最前面的名字·启动台中打开终端，输入以下指令，将蓝色部分替换为你上一步查到的用户名

成功加速07

1重新打开Watt Toolkit， 勾选“discord语音聊天”点击一键加速，无报错即说明正常

2即可访问“https：//discordcom”

特殊说明08

若使用chrome访问遇到一问题，按以下操作步骤执行

1打开钥匙串访问选择登陆，已删除名为“Steam Tools Certificate”的证书

2打开终端，输入右侧代码，回车后输入密码即可，重启Watt Tool ki， 即可解决

PS

请手动将“用户名”替换为你的电脑用户名，注意移除引号如何查看用户名：请向前查看开启Hosts权限

Win常见问题09

若勾选disc rod服务后， 点击一键开启， 提示“操作hosts错误文件访问被拒绝，没有权限”按下方操作即可：

·请先排查是否是杀毒软件拦截导致，如还是无法访问请尝试删除hosts文件后重开Watt Tool kt加速， 程序会自动重新创建一个有权限的hosts文件， 如依然提示没有权限则表示程序连创建程序也依然没有，你可以再尝试自己手动创建个空hosts文件。

·hosts文件位置：C：\Windows\System 32\drivers\etc 注意是不带后缀的hosts文件

·若无Hosts文件， 请先确定是否被隐藏

谷歌的人工智能研究人员最近展示了一种新的训练方式，可以让计算机理解为什么有些图像比其他图像更美观。

传统上，机器会使用基本的分类——比如判断一个图像是否有“猫”。新的研究表明，现在人工智能可以对图像质量进行评分，不管类别是什么。这个过程被称为神经图像评估(NIMA)，它利用深度学习训练卷积神经网络(CNN)来预测图像的评级。

根据研究人员发表的一份白皮书：“我们的方法与其他方法不同，因为我们通过卷积神经网络来预测人类的意见分数分布。我们的结果网络不仅可以被用来可靠地给图像打分，而且与人类的感知高度相关，并且还可以帮助在摄影通道中对照片编辑/增强算法进行调整和优化。”

NIMA模型避开了传统的方法，采用了10分制的评分标准。机器会检查图像的特定像素和整体美学。然后它会决定某一个评级有多大可能被一个人选择。基本上，人工智能会试图猜测一个人喜欢这张照片的程度。这并不能使机器获得感知或思考的能力，但它可能会让计算机成为更好的艺术家或策展人。这个过程可能会被应用于寻找一批最好的。

如果你是那种每次拍20或30张的人，为了确保你拥有最好的照片，这可以为你节省很多空间。假设，只要点击一下按钮，AI就可以查看存储中的所有，并确定哪些是类似的，然后保留最好的，删除剩余的。根据谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用来优化图像设置，从而产生完美的结果：

我们观察到，由NIMA评分的对比调整可以改善基准的审美评分。因此，我们的模型能够引导一个深度的CNN过滤器，找到其参数近乎理想的设置，比如亮度、高光和阴影。

创建一个几乎和人类一样理解图像质量的神经网络似乎并不具有革命性，但对于拥有像人类一样视力的计算机应用程序却有很多。

为了让人工智能在现实世界中执行任务，比如在没有人类帮助的情况下安全地驾驶汽车，它必须能够“看到”并理解它的环境。NIMA，以及像它这样的项目，正在为未来的全功能机器打下基础。

谷歌之所以会自行揭露这件事情，是因为这项技术来自于他们公司，他们这么做是一种负责任的态度。谷歌的这款医疗AI系统主要是针对糖尿病性视网膜病变症状进行检验，这项技术不仅能够为医院快速地筛选出糖尿病患者，而且还能够让更多人检查出自己是否患有糖尿病。对于谷歌的这项人工智能技术，在实验室里的表现是非常好的，然而到了泰国的农村诊所所展现出的效果就不那么好了。

谷歌所开发的这项AI医疗技术，里面包包含了128万个样本的数据库，并且每个样本都有5名左右专业医科医生的鉴定结果。通过反复的试验以及技术的不断改善，在实验室的情况下，这套AI医疗系统的准确率达到了90%。由此可以看出，这款系统准确率是很高的，他几乎可以称得上是一个人类眼科专家。

那么，到底是因为什么原因导致着实验室和临床表现的差距如此之大？一方面，是因为实验室和临床地的环境有着较大的区别。在谷歌实验室中，团队拥有着强大的互联网，这套系统在这样的环境下，上传图像以及展示结果只需要几秒钟就可以实现。然而在实际临床地，网络连接速度远比不上谷歌，所展现出的结果可靠性也比较差。

这另一方面的原因，也就是患者的不同，要知道这套系统的样本量数量是有限的，自然也就有可能会出现完全不一样的样本，这也就导致着判断可能会出现失误。还有一个关键的原因是，现实中很多患者都不太愿意使用这项技术。在他们看来，他们会觉得用这项技术进行诊断会比较麻烦，所以他们心中更倾向于让医生进行诊断和治疗。