来自雷锋网（leiphone-sz）的报道
雷锋网消息，9 月 17 日，世界人工智能大会（WAIC 2018）在上海正式开幕。除了一系列政要和专家学者，也有来自 BAT、亚马逊、微软、小米等人工智能领军企业的大佬在大会主论坛的舞台上演讲。而作为全球人工智能领域的领军企业，Google 也没有缺席世界人工智能大会。
9 月 18 日，世界人工智能大会召开的第二天，Google 也举办了一场主题为 “AI 触手可及（AI for everyone）” 的分论坛。雷锋网注意到，在论坛现场座无虚席、人头攒动，可见 Google AI 在观众心目中的超高人气。
论坛开始，首先登台的是 Google 全球副总裁、工程研究院 Jay Yagnik。
Jay Yagnik 首先谈到了人工智能与机器学习的区别。他表示，人工智能的本质是使事物变得智能，而机器学习的目的是制造学会变得更加智能的机器；而人工智能能够带来很大的改变。以垃圾处理方式为例，在过去的方式中，计算机需要遵循明确的规则来完成垃圾邮件处理，而如今的的计算机程序可以从案例中学习，来实现对垃圾邮件的智能处理。
接着，Jay Yagnik 为大家上了一堂关于摄影的历史课，目的是为了介绍人工智能的当前发展阶段。比如，人类第一张照片诞生于 1826 年，第一张（意外的）人类照片诞生于 1835 年，第一张自拍诞生于 1847 年，第一张航拍招牌呢诞生于 1860 年，第一张彩色照片诞生于 1861 年，第一张动态照片诞生于 1878 年，第一张数码照片诞生于 1957 年……此后摄影技术快速发展，到今天我们已经利用智能手机拍出大片级别的照片。
Jay Yagnik 表示，如果做一个类比的话，目前我们的人工智能发展阶段相当于 1826 年到 1835 年的摄影技术。也就是说，人工智能刚刚起步。
作为一家 AI First 的公司，Google 在人工智能领域已经有很多的应用，比如说 Google Photos、Google Lens、猜画小歌小程序等，这些应用在现场得到了展示。Jay Yagnik 表示，Google AI 将会使应用和服务更有用，同时也将扶持创新，并将解决人类的巨大挑战。
在现场，Jay Yagnik 再次提到了 Google AI 的七原则：
1、对社会有益
2、避免制造或加强不公平的偏见
3、建立并测试安全性
4、对人负责
5、融入隐私设计原则
6、坚持科学卓越的高标准
7、为符合这些原则的用途提供
雷锋网了解到，Google 于 2018 年 6 月 7 日发布了上述的其原则；其背景是 Google 因此参与了美国国防部的一项与军事有关的计划，而饱受 Google 内外质疑。最终的结果是，Google 表示将不再与美国国防部续约，并推出这七项原则来界定 Google AI 的应用领域。
在论坛现场，Google TensorFlow 工程总监 Rajat Monga 登台，对 Google 旗下的人工框架进行了介绍。他表示，目前在 Google 旗下的多项应用中，都用到了 TensorFlow。
TensorFlow 本身也是开源的，它在目前的研究出版物中也得到了大量的引用，比如说 arXiv 网站提及到 TensorFlow 的次数逐年提升，2016 年只有数百次，2017 年超过 1250 次，而 2018 年到现在已经接近 2500 次。
Rajat Monga 表示，作为一个机器学习的平台，TensorFlow 不仅可以帮助研究人员推动机器学习的界限，还要帮助数据科学家应用机器学习创新来解决行业问题，同时要能够帮助开发人员部署机器学习解决方案并惠及用户。
他还分享了一个数据，TensorFlow 在中国的下载量已经达到了 200 万，全球下载量达到了 1700 万次。
雷锋网了解到，Google 于 2015 年底公布并宣布了开源人工智能系统 TensorFlow，即使在国内无法正常使用 Google 的大量服务，但中国是 TensorFlow 在亚洲用户增长最快的国家之一。2017 年 4 月，Rajat Monga 曾媒体表示，TensorFlow 在中国地区的下载已经超过 14 万。
到了在 2018 年 2 月，Google 方面也曾表示 TensorFlow 已经获得 1000 多万的下载量，用户遍及 180 多个国家和地区；这其中有一大批中国企业，包括京东、小米、网易、360、知乎等。
由此可见，TensorFlow 在中国的接受度也是非常高的。
在分论坛现场，Google 方面介绍了利用人工智能和机器学习去赋能行业的诸多案例。
比如说，美团点评可以利用 TensorFlow 来进行图片辅助标注，中国海洋大学可以利用 TensorFlow 去建立模型来进行的海面温度检测，甚至中国的开发者可以利用 TensorFlow 来自动生成对联。
不过，更重要的 Google AI 在医疗领域的应用。比如说，Thorough Images 利用 TensorFlow 以解决病理学玻片标注问题；由于中国医务人员紧缺，一天看一两百张片子的任务量太大，而利用 TensorFlow 训练出来的模型可以进行玻片病例的标注学习，能够快速提升标准的效率。来自 301 医院的宋志刚博士表示：
如果技术能够达到初筛的水平，筛掉多少健康人群就能省多少时间，关键还能防止漏诊，这个意义是不可估量的。
除了以上案例，Google AI 产品经理 Lily Peng 还在现场还介绍了利用机器学习帮助糖尿病患者检测视网膜病变、ALphabet 旗下的 Verily公司推动外科手术发展等案例。
雷锋网注意到，AI for everyone（Ai 触及可及）作为 Google 对外释放的一个信号，并不是第一次出现在这次的分论坛上。在 2018 年 2 月 6 日举行的 Think With Google 创想大会上，Google 大中华区总裁石博盟就反复提到了这个词，来介绍 Google AI 的平民化战略。
实际上，AI 的平民化是 Google 一直在倡导的一个战略。尤其是在李飞飞加入到 Google Cloud 之后，这句战略作为一个口号被得到了重点强调；不仅如此，Google 也在技术层面推出了一系列产品来降低 AI 的门槛。
比如说 2017 年，在李飞飞和李佳的推动下，Google 发布了 Google Cloud 机器学习引擎，帮助具有机器学习知识的开发者们轻松地构建能处理任何种类的、任意大小的数据的机器学习模型。随后，到了 2018 年，Google 又相继推出了 AutoML 的三个工具，分别是 AutoML Vision、AutoML Natural Language 和 AutoML Translation，其目的是让不具备相关专业能力的每个企业乃至每个人都能够利用 AI。
就本届世界人工智能大会而言，AI for everyone 成为 Google 的一个重要口号，这同样反映了 Google 对 AI 未来发展美好愿景。不过在雷锋网看来，要想真正实现 AI for everyone 这一愿景，离开中国的十多亿用户群体是根本不可能实现的；实际上，中国市场对于 Google 来说也是极其重要的，这也是 Google 一定要出席世界人工智能大会的原因。
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