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讓谷歌搜索更智能的男人—約翰·賈南德雷亞

不斷成熟的“人工智能”技術(shù),讓學(xué)術(shù)領(lǐng)域和企業(yè)家們更加意識(shí)到高效利用這項(xiàng)技術(shù)的重要性。

如何在日新月異的當(dāng)下不斷挖掘人工智能的深度、拓寬應(yīng)用廣度是必須思考的問題。

約翰·詹南德雷亞(John Giannandrea)

1957年10月4日出生于英國(guó)蘇格蘭阿伯丁郡亨特利,畢業(yè)于內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校。前谷歌公司副總裁、搜索主管、人工智能主管;2018年離職后加入蘋果公司,負(fù)責(zé)AI開發(fā)。

約翰是蘇格蘭人,今年53歲。

他曾經(jīng)參與創(chuàng)立了一家名叫Metaweb Technologies的公司,并出任CTO。

2010年,Metaweb被Google收購(gòu),約翰也隨之加入了Google。

當(dāng)時(shí),Metaweb一直在打造“世界知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)”,而谷歌最終將其整合到搜索引擎中,成為一個(gè)名叫“知識(shí)圖譜”的功能,直接根據(jù)用戶的搜索請(qǐng)求提供答案。

1、讓谷歌搜索變得更為智能

2016年2月,約翰開始負(fù)責(zé)Google新合并的搜索和人工智能部門,帶領(lǐng)這個(gè)最核心的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)將AI整合到Google旗下各大產(chǎn)品中,包括搜索、Gmail和Google Assistant等。

此前該崗位負(fù)責(zé)人由一年讓谷歌搜索引擎改進(jìn)了890榆次的人——阿密特·辛格爾擔(dān)任。

在賈南德雷亞效力谷歌期間,人工智能研究在谷歌內(nèi)部變得越來(lái)越重要,其主要的人工智能實(shí)驗(yàn)室谷歌大腦(Google Brain)搬到了谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)旁邊的辦公區(qū)。

詹南德雷亞一直都是谷歌的重要人物。負(fù)責(zé)將人工智能作為谷歌的技術(shù)核心,他也的確取得了成功——谷歌智能語(yǔ)音助手無(wú)處不在,機(jī)器學(xué)習(xí)也在手機(jī)拍照和視覺搜索等各個(gè)方面發(fā)揮作用。

2、偏見才是人工智能的真正危險(xiǎn)

2017年,在谷歌舉辦的一個(gè)人類和人工智能系統(tǒng)之間關(guān)系的會(huì)議上,詹南德雷亞表示:“真正的安全問題是,如果我們給這些系統(tǒng)有偏見的數(shù)據(jù),它們就會(huì)有偏見?!?/p>

隨著技術(shù)在醫(yī)學(xué)和法律等重要領(lǐng)域的傳播,雖然沒有對(duì)技術(shù)的深入理解,但要負(fù)責(zé)部署技術(shù)的人越來(lái)越多,機(jī)器學(xué)習(xí)的偏見問題可能會(huì)變得越來(lái)越重要。

一些專家警告說,在許多行業(yè)中,算法偏見已經(jīng)很普遍了,可幾乎沒有人為識(shí)別或改正付出努力。

詹南德雷亞還談道:“重要的是,我們要讓我們正在使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)透明,并尋找其中隱藏的偏見,否則我們就會(huì)構(gòu)建出有偏見的系統(tǒng)。如果有人試圖向你兜售為醫(yī)療決策提供支持的黑盒系統(tǒng),可你不知道它的工作原理,或者不知道用來(lái)訓(xùn)練它的是什么數(shù)據(jù),那么我就不會(huì)信任它?!?/p>

針對(duì)人類是否應(yīng)該擔(dān)憂快速發(fā)展的AI 技術(shù)的爭(zhēng)論,詹南德雷亞在去年MIT TR 的一次采訪中稱,這些擔(dān)憂有些過度了。

“我對(duì)將出現(xiàn)淘汰人類的超智能系統(tǒng)的假設(shè)持反對(duì)態(tài)度。我理解人們?yōu)楹螌?duì)此感到擔(dān)憂,但是我認(rèn)為這只是相關(guān)宣傳太多的緣故。我并未看到任何該假設(shè)即將發(fā)生的技術(shù)基礎(chǔ)。”詹南德雷亞表示。

隨著全球科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的深度布局,無(wú)人駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人等迎來(lái)了AI創(chuàng)新時(shí)代。

從1956年至今,60年過去,人工智能將邁向新階段。

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2018-12-10
讓谷歌搜索更智能的男人—約翰·賈南德雷亞
不斷成熟的“人工智能”技術(shù),讓學(xué)術(shù)領(lǐng)域和企業(yè)家們更加意識(shí)到高效利用這項(xiàng)技術(shù)的重要性。如何在日新月異的當(dāng)下不斷挖掘人工智能的深度、拓寬應(yīng)用廣度是必須思考的問題。

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