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Google如何打造全世界最强的人工智慧团队?


2020-06-07


Google如何打造全世界最强的人工智慧团队?

Carson Holgate 正在训练自己成为一名“忍者”。

她今年 26 岁,之前已经在跆拳道里拿过一个二级的黑带。这次,她要做的是在演算法上成为一名“忍者”。她在 Google 的 Android 部门担任工程师,现在则被收录到 Google 内部的一个机器学习“忍者计画”。这个计画只招收了 18 个人,这 18 个人却都是 Google 各个产品部门的精英。他们将要把学习到的人工智慧技术,用于打造他们各自负责的产品。

在 Google 负责内部机器学习、管理此“忍者计画”的产品经理 Christine Robson 说:「这个计画邀请 Google 全公司对机器学习感兴趣的工程师, 与机器学习团队一起学习 6 个月,跟导师取经,做一些规划,然后展开和实作计画,从中学习经验和教训。」

很多年来,机器学习被认为是一个只有技术精英才懂的技术专项。但是现在,机器学习成为了将人类智慧与电脑智慧结合在一起的不二途径。Google 致力于在公司内部製作多一点机器学习的“精英”,甚至想要让机器学习成为工程师的常态技术。

Google 是一个庞大的公司,六万个员工里面,有将近一半都是工程师。对比之下,这个目前只有 18 个人的机器学习忍者计画实在很小。但是这个计画表明了 Google 一个认知上的转变——机器学习已经成为最受重视的新方向之一。

虽然 Google 一直都有採用机器学习的技术,也一直致力于僱用这个领域的人才,但是直到 2016 年, Google 才开始执迷于机器学习这项科技。去年年末,Google 的总裁 Sundar Pichai 就说出了 Google 的新态度:

这个逻辑很清晰:如果 Google 真的想要在全线的产品中运用机器学习,它的工程师也必须掌握机器学习的技巧,这个技巧将和传统的程式开发很不一样。正如知名的机器学习宣言《高超算法》一书的作者 Pedro Domingos 所言:

机器学习是如何在 Google 崛起的?
Google如何打造全世界最强的人工智慧团队?
Jeff Dean,Google 的神级人物,正在带领 Google 转向机器学习的时代。图片来源:BackChannel

做好机器学习,意味着辨识正确的数据,选择正确的算法,并且确保所有的其他条件都正确,才能成功。

Jeff Dean,Google 软体部的神级人物,如今带领着机器学习团队,建造各种工具,帮助 Google 工程师加深机器学习的技能。根据他的预测:今天 Google 公司里的 25,000 个工程师中,只有几千个工程师精通于机器学习。而 Jeff Dean 的愿景是:所有的 Google 工程师都要懂得机器学习的一些知识。“我们将要尝试实现这个目标。”

John Giannandrea 一直以来都在 Google 内部提倡机器学习的重要性。时代造英雄,在 Google 的机器学习时代,Giannandrea 成为了搜寻业务的负责人。但是当他 2010 年刚到公司的时候,他并没与多少机器学习的经验。2011 年的时候,他在一个会议上得知“神经资讯处理系统”,而 RankBrain 提供的资讯点,在所有资讯点中的重要性排到第三。

打败了传统程式开发后,机器学习该如何在 Google 普及
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Christine Robson 是 Google 内外机器学习活动的组织者和带动者。图片来自:BackChannel

机器学习在搜寻中获得成功,对于 Google 而言非常重要,这让很多人开始真的注意起机器学习来。而华盛顿大学的教授 Pedro Domingos 用更直白的语言说:

Google 目前的挑战是要将他们的工程师队伍过渡到机器学习的队伍,不要求每个人都熟悉掌握机器学习,但起码需要熟悉机器学习。不仅 Google 在这幺做,很多其他的公司都在积极迈进机器学习的时代。Google 正在各个名校的机器学习领域抢夺人才。Google 也即将在苏黎世开设一个机器学习研究中心,抢夺机器学习人才的战争,延伸到了欧洲。

基于目前学术界并没有製造出很多的机器学习人才,维持这方面的人才就显得至关重要。在 Google,这并不是易事。因为大部分的顶级工程师一辈子都通过传统的程式开发取得成就。但是机器学习所要求的,是全新的思维。程式开发者一般通过对程式码的控制来进行创造,但是机器学习要求掌控的是某些具体类型的数学和统计学,但是这些领域的知识,甚至对于一些顶级的、可以解决複杂问题的工程师而言,都是陌生的,他们之前也根本不愿意学。

Christine Robson 正在致力于给 Google 的工作人员创造更好的机器学习的环境:

但是,Google 对训练工程师学会机器学习的前景是乐观的:如今在机器学习中使用的数学不算太複杂,大部分 Google 的工程师都可以学会。Google 并且建造了类似 TensorFlow 的工具,帮助工程师学习机器学习。TensorFlow 也为 Google 在僱用人才方面增加了吸引力。当 Google 开设 TensorFlow 公开课时,有 75,000 人报名参加。

目前 Google 最大的任务,就打造更多可以完善这些机器学习工具的人才。他们也在内部建立了大量的机器学习的课程,“下一次的课程,已经有好几千的工程师报名参加。” Jeff Dean 说。

毫无疑问,机器学习,将会是 Google 一个重大的发展方向。我们的未来,将会是一个机器学习和人工智慧的未来。



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