去年 11 月，PingWest品玩（微信公众号：wepingwest）曾经报道了李飞飞 (Fei-fei Li) 加盟 Google 一事。李飞飞是斯坦福大学终身教授和该校人工智能实验室主任，因主导创立的 ImageNet 项目而在机器学习学界知名，加入了 Google 云计算部门（以下简称 Google Cloud）担任首席科学家，在该部门旗下领导一个新成立的人工智能和机器学习 (AI/ML)研究团队。
美国时间 3 月 8日，李飞飞第一次以 Google 员工的身份出现在 Cloud Next 17 上。加盟新公司四个月后，她带来了一个口号，以及几项新宣布。
李飞飞的口号是：让人工智能“人尽可用” (Democratizing AI)。她在台上反复表示：“Google is democratizing AI, Cloud is the vehicle to deliver.”也就正如我们的标题所说，她所带领的人工智能和机器学习 (AI/ML)研究团队，将会发动 Google 云计算的车，把人工智能送到千家万户。
这的确不是我第一次听见 democratizing AI 这句话了，不过李飞飞的描述听起来更有说服力。
她的这个想法在斯坦福大学任教的时候就已经产生了。因为成本和技术门槛等原因，不是所有人都能够“参与”人工智能。就拿成本来说，想要搭建一个高效训练神经网络的计算设备，造价十分昂贵（比如英伟达的单机箱超级计算机 DGX-1，售价 13 万美元）。即便是用目前业界最强大的显卡进行训练工作，往往也需要数年的时间,这基本断绝了“作坊式”的人工智能系统搭建的可能。
而李飞飞认为云计算是让人工智能普及的最佳途径。上周该公司的一项宣布证明了李飞飞的观点：荷兰密码学家使用 Google 的大规模计算技术，一共用了两年时间就成功训练出了一个算法，然后攻破了需要 1200 万年才能暴力破解的 SHA-1 加密算法。
根据 Google Cloud 负责人戴安·格林妮的说法，Google Cloud 已经是“世界上最可靠云计算平台”，上面运转着全球最大金融服务商汇丰银行的金融安全系统，还驱动着社交软件 Snapchat 里面各种酷炫的实时人脸滤镜特效，去年黑五帮助美国家用品超市 Home Depot 的电商网站平稳度过了疯狂购物潮，还帮助迪士尼、Verizon（美国第一大电信运营商）等知名公司的数十万名员工，只用了几个月时间就从原来的办公软件成功迁移到了 G Suite 上。
你可以总结为：大规模计算、高集成性和高可靠性，再加上对 TensorFlow 等各大常用机器学习技术的支持——就是李飞飞支持 Google Cloud，对其爱之深以至于要加入的理由。所以，去年 11 月时一些业界人士猜测李飞飞加入 Google 的原因，可能是看中了 Google 作为业界领袖所拥有的海量数据，现在来看这一猜测还是有几分道理的。
“如果有一辆自动驾驶汽车，一个司机可以更轻松地通勤。如果有一千辆，这个地区的交通阻塞也会显著减少；那如果有一百万辆呢？整个城市的交通都会被重新定义……从一辆到一千两再到一百万辆，每一个级别之间的区别就在于参与不一样。普及人工智能，重在让人们能够参与进来。”李飞飞在大会的主题演讲中说道。
她认为 Google Cloud 是提高人工智能参与度的答案。因为每天都有数十亿人使用 Google 的产品，无论是搜索、广告、邮件还是 Android；而 Google 所有产品的背后，现在都是 Google Cloud 以及某种形式的人工智能在驱动着。“人工智能即将改变我们生活和工作的方式，在斯坦福做了这么多年研究，当我看到 Google Cloud 这样一个平台的时候，是很兴奋的，”她说。
必须说，尽管今天 Google Cloud 负责人戴安·格林妮连续在台上“召见”了 SAP 、Verizon 等顶级合作伙伴高管，尽显强大的气场；Alphabet 董事长埃里克·施密特用标志性的幽默推销惹得观众笑声不断；但李飞飞的演讲给 Google Cloud 带来的广告效果其实是最好的。
另外，李飞飞还在大会上发布了 Google Cloud 的几项重大消息。
在新宣布方面，李飞飞首先确认了 Google 收购了创业公司 Kaggle 的消息。
Kaggle 是一个专门服务数据科学家的社区，用户数已经超过 50 万。用户经常在 Kaggle 上面发布算法、数据集等相关的重要资料，使得这个网站在相关领域的影响力很大，可以说不逊于计算机专业的论文库。Kaggle 之前和 Google 已经有过深度的合作了，多次联合举办机器学习方面的比赛，比如“YouTube 8M Video Understanding Challenge ” 等。
在演讲后的采访会上，李飞飞表示 Kaggle 将会“在一段时间内”继续保持独立品牌和运营，收购的价格尚未可知。就用户数字来看，Kaggle 的竞争优势已经很明显，但更吸引李飞飞的应该是 Kaggle 在数据科学和机器学习算法上的集市 (marketplace) 功能。
李飞飞还介绍了 Google Cloud 基于神经网络技术新推出的一些 API 和引擎，比如 Video Intelligence API、Cloud Vision API、Cloud Natural Language API、Cloud Jobs API、Cloud ML Engine 等。
其中最重要的应该是 Video Intelligence API。众所周知，过去的计算机进行图像识别主要是在静态图像上完成，而这枚新推出的 API 能对视频进行全片分析，提炼全片的故事脉络，记录一共发生了多少个场景、每个具体场景的情节。这有助于对视频进行更精确的标签分类。
更有趣的是，Video Intelligence API 可以准确地在每一帧中识别、标记和索引物体 (object)。索引的目的是为了搜索，比如一家媒体机构的编辑，想要在海量的视频素材中找到某个片段非常痛苦，但通过 Video Intelligence API，编辑可以直接搜索想找到的内容，比如“自行车”、“腊肠犬”或者“棒球”，系统可以自动搜索并且返回“这些物体在哪几秒出现过”的结果。
Google 为该枚 API 提供了一个 demo 页面， 你可以测试一下它的效果。不过，该 API 仅支持储存在 Google Cloud Storage 里的视频。
另外一项重要的宣布是 Cloud Machine Learning Engine。这是Google 之前面向有限开发者提供的机器学习算法开发引擎，基于 TensorFlow。在这次大会上，该工具也正式面向所有公众开放了。
李飞飞的加盟为 Google Cloud 增添了一员人工智能大将。Google/Alphabet 旗下现在已经有了好几个人工智能研究团队，包括由资深学者杰夫·迪恩领导的 Google Brain 团队、收购而来的英国公司 DeepMind 等等。李飞飞对 PingWest品玩透露，自己大部分时间都在大脑团队的办公楼里度过，经常穿梭于各个组织部门之间，对现在跨团队协作感到满意。
李飞飞的主题演讲和媒体问答主要围绕 Google Cloud 的技术进行，但当被其他记者问及在斯坦福和 Google 的不同感受时，她回答：“最大的区别应该是免费的食物吧！”
毫无疑问，人工智能和机器学习是这一届 Google 云计算大会的主角。并不是说 Google Cloud 的这些 AI/ML 技术在最近才诞生，而是面临着 AWS、Azure、IBM 等云计算巨头越来越大的竞争压力，Google 决定把过去很多内部的技术开放出来给客户使用（其实 Google 过去内部工具和技术的开放也都是类似路线），而“普及人工智能”概念流行和李飞飞的加盟，给了 Google 这样做更大的动力。
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