大家好，今天来为大家分享google 人工智能技术的一些知识点，和谷歌人工智能技术的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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Google的人工智能早就不在下围棋了！它现在在干什么呢？
如果我们要创造真正的人工智能，第一件要教会它的事就是思考。去年，人工智能AlphaGo首次在人机围棋大赛中战胜了人类世界冠军，鉴于围棋的巨大复杂性，这次胜利抓取了所有人的目光。然而AlphaGo打败了多位世界级围棋棋手的胜利虽然令人印象深刻，但这种人工智能并不完整，只能说它背后的工程师打赢了棋手而已。也就是说，这种人工智能只能在有限的任务领域强于人类。
因此，即使AlphaGo在世上最复杂的棋牌游戏中完胜人类，我们也不会在平凡的日常生活中依靠它，比如让它给我们泡杯茶或者为家里的车安排一次保养。
相比之下，经常出现在科学小说中的AI是广义的人工智能，和人类具有同等级别和多样性的智力。虽然我们已经有了从疾病诊断到无人驾驶的各种人工智能，但如何把这些狭义的人工智能整合到一起仍然充满了挑战。
根据上周发布的两篇新论文，这家Alphabet神秘子公司-DeepMind的研究人员正在为一种广义的人工智能奠定基础。虽然他们目前还没有做到，但初步的实验结果仍然在一些领域显得非常有前景，在这些领域内，AI甚至具备了能超越人类的能力。
两篇论文的主题都是关系推理，这种关键的认知能力帮助人们在许多不同的目标和想法上进行比较，例如比较一个物体是否较大或者一个物体是否比起另一个物体更靠左。
人们在每次尝试解决问题时，总会使用关系推理，但是研究者们目前还没想到如何赋予AI这种简单的能力。
DeepMind的研究人员采用了两种不同的方法来试图解决这个问题。一种是通过一个简单的静态3D数据集来训练一个神经网络，这种模仿人类大脑的神经网络叫做CLEVR。另外一种神经网络则用来理解2D对象如何随着时间而变化。
在CLEVR中，首先给神经网络展现一系列简单的事物，例如菱锥、立方体和球体。然后研究者们用自然语言对AI提出一系列例如「立方体和圆柱是同样的东西吗？」的关系推理问题。令人惊喜的是，这种神经网络在关系推理上的的准确性能达到95.5%，超过了人类的基准水平92.6%。
在让神经网络理解2D目标是如何随着时间变化时，DeepMind的研究人员创造了一种叫做视觉交互网络（VIN）的神经网络，这种神经网络能够在一个影片序列中，根据过去的运动来预测一个物体将要出现的位置。研究人员首先为VIN提供了一个影片的三个连续帧，用它来生成一个状态代码。这个状态代码在影片帧中用一系列向量来表示帧内每个物体的位置或者速度。然后，研究人员为VIN提供一串状态代码，这个组合成的序列被用来预测下一帧中的状态代码。
为了训练视觉交互网络，研究者使用了五种不同的物理系统。这些系统中的2D对象跨越了「自然图像背景」并和各种力量交互作用。例如，其中一个系统就是研究人员根据牛顿万有引力定律来仿真彼此相互作用的物体。在另一个系统中，提供给神经网络一个台球游戏，来预测球未来的位置。
根据研究人员的结论，他们的视觉交互网络特别成功，并且优于目前最领先的影片预测模型。
这项工作是实现广义人工智能的重要一步，但是在人工智能真正接管世界之前还有很多工作要去完成。哈佛计算神经科学家山姆·格甚曼（SamGershman）在谈到如何实现广义人工智能的时候对麻省理工学院技术评论讲道：「任何特定机器学习任务的超人类表现都不意味着超人类智慧。」
一切皆未然。
人工智能之父阿兰图灵有多厉害
是一位居功至伟的顶级天才。
阿兰·图灵被称为“计算机科学之父”和“人工智能之父”，他是百年难得一遇的数学天才。二战时期，正是他发明了第一台用于快速进行密码破译的机器，此举不仅奠定了计算机科学发展的基础，也为二战的结束做出重大贡献，拯救了几千万人的生命。
谷歌的AI技术有多牛？
在当地时间周三在OpenReview.net上发表的一篇论文中，谷歌AI和芝加哥丰田科技机构(ToyotatechnologyInstituteofChicago)宣布，他们的新AIALBERT在几项自然语言阅读理解测试中都获得了第一名，其在SQuAD2.0、GLUE、RACE成绩方面都拿到了第一的位置。
资料图
在GLUE中，ALBERT拿到了89.4的分数，在SQUAD中拿到了92.2、在RACE中拿到89.4。
SQUAD2.0人类平均表现分则为89.452。
据悉，SQuAD2.0结合了SQuAD1.1的10万个问题和5万多个新的、无法回答的问题。为了在SQuAD2.0做到更好，系统不仅必须在可能的情况下回答问题，而且还必须确定段落中什么时候不支持回答并避免回答。
ALBERT使用参数降低技术来减少内存消耗并提高BERT的训练速度。
论文写道：“我们提出的方法使得模型的规模比原来的BERT要好得多。我们还使用了一种自我监督的缺失，这种缺失侧重于对句子间连贯进行建模，并表明其始终有助于下游任务的多句输入。”
据了解，这种技术在互联网上阅读大量文本并提供连贯答案方面有着显著的应用，这可以为搜索引擎来带来一个明显的好处。
计算摄影+智能通话，Google首款自研芯片Pixel有哪些新看点？
首先谷歌自研芯片不是Pixel，而是Tensor，说这个之前我们先简单介绍一下谷歌这次发布的Pixel6系列新机，一共有2款产品，分别是Pixel6和Pixel6Pro，二者都搭载了自研芯片Tensor处理器，LPDDR5内存，UFS3.1闪存。
外观方面，Pixel6系列采用正面挖孔双曲面屏，背面后置长方形相机布局，背部的辨识度一下子就拉满了。屏幕方面，Pixel6采用6.4英寸FHD+OLED屏幕，支持90Hz刷新率，Pixel6Pro采用6.7英寸QHD+LTPOOLED屏幕，支持120Hz刷新率，这次Pixel6Pro的屏幕很顶，只是不知道能不能发挥出LTPO屏幕的刷新率自适应能力。
相机方面，Pixel6前置800万像素摄像头，后置5000万像素主摄+1200万像素超广角+LDAF传感器，Pixel6Pro前置1110万像素摄像头，后置5000万像素主摄+1200万像素超广角+4800万像素镜头长焦（4X光变，OIS光学防抖）+LDAF传感器，二者的主摄均为1/1.31英寸的三星GN1传感器，都支持OIS光学防抖，可以看到本次的影像部分升级也是很明显的，配合上谷歌的算法，表现值得期待。
续航部分，Pixel6电池容量4614mAh，Pixel6Pro电池容量5003mAh，均支持30W有线快充，无线快充和反向充电，不过谷歌这次不附送充电头了，在这里要感谢苹果开了个"好头"啊。其它方面，屏下指纹解锁，立体声扬声器、NFC、WiFi6E、蓝牙5.2、IP68防尘防水。具体内容见anandtech的对比。
说完了Pixel6系列，再说说谷歌Tensor处理器，三星5nm工艺打造，CPU方面，2颗2.8GHz的X1超大核，2颗2.25GHz的A76中核，以及4颗1.8GHz的A55小核，GPU采用的20核心的Mali-G78，采用2个X1大核心有点意外，而且还是三星5nm工艺，这不得不让人对这款芯片的能耗和发热表现有点担心。
这颗芯片还集成了TPU，ISP，安全芯片，以及系统缓存等部件，这可以让谷歌将自己在AI等方面的技术都集成进来，更好的实现软硬件结合，实际上这款芯片的CPU和GPU部分，和三星那边的关系比较紧密。
从GoogleTensor这款芯片的搭配来看，谷歌转向自研芯片，主要着力点还是发挥其AI方面的实力，传统的CPU和GPU部分目前还不是重点，所以像影像处理，语音辨识等需要大量机器学习的领域才是谷歌Tensor芯片的强项，这一点在谷歌的展示中有很明显的体现，而大家所期待的正是谷歌如何发挥出相关实力。
关于本次google 人工智能技术和谷歌人工智能技术的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。