整理 | Just

出品 | AI科技大本營（公眾號ID：rgznai100）

自 2004 年以來，Google 創始人每年都要對外發布一份公開信，可以說這已經成了佩奇和布林兩位創始人的一個傳統節目。

今年的公開信輪到了布林。

在近日釋出的公開信中，布林在文中並未像 Google CEO 桑達爾·皮查伊等高管那樣喊出“AI frist”口號，但全文很大篇幅都在講述 AI 技術。

布林指出，用計算解決重要問題的能力和潛力從未像現在這樣如此巨大。而在過去幾年裡，計算成本也在持續下降。

Google 現在的 TPU 晶片每秒可以執行 180 萬億次浮點運算，而 GPU 可以執行大約 20 萬億次這樣的操作，這與 Google 第一臺伺服器中的 Pentium IIs 晶片每秒執行大約 1 億次浮點運算相比，已不可同日而語。而如果量子計算的願景能夠實現，布林認為它的計算速度將無法估量。

對於這波計算浪潮的崛起，布林總結了三個因素：其一，當然是摩爾定律持續的影響力，儘管如電晶體數量、密度和時鐘頻率的發展速度已經放緩。其二是更高的需求，這源自遊戲中的高階圖形，令人驚訝的是，當今的加密貨幣（如以太坊）的 工作量證明演算法（proof-of-work algorithm）需要大量 GPU。其三，最重要的因素是過去十年來機器學習的深刻變革。這是由日益強大的處理器所實現的，這也是進一步開發的主要動力。

“AI 新春到來是目前我看到的在計算領域的最重大發展”，布林寫道。當他們在 Google 初創期時，神經網路還是“電腦科學中被遺忘的腳註”，以及上世紀 80 年代在 AI 寒冬期的遺留物。如今，人工智慧龐大的落地應用讓他為之驚歎。以下為布林提及的他們在 AI 領域的落地應用：

• 理解 Google 相簿中的圖片；

• 使 Waymo 汽車能夠安全地識別和區分物體；

• 顯著提高音質和相機質量；

• Google 翻譯可反映超過 100 種語言；

• 在 YouTube 上用 10 種語言標註 10 億多個視訊；

• 提高資料中心的效率；

• 幫助醫生診斷糖尿病視網膜等疾病；

• 發現新的行星系統；

• 建立更好的神經網路（AutoML）; 

• ......

變革性技術和新的應用場景的層出不窮，讓布林感到很是興奮。不過，在技術滾輪向前強勢發展之時，技術倫理問題也引起了他的關注。

“強大的技術如何影響人類的就業問題？”

“人類是否能理解機器正在做的事情？”

“機器安全嗎？”

技術的廣泛應用創造了新的機遇，但隨著世界社會結構日益交織在一起，我們是要警惕人工智慧帶來的黑暗面。“不同國籍、文化和政治背景的人們對技術期待有顯著的不同。因此，Google 必須更加謹慎和周到地發展產品。”但布林並未提及的是，近期一些 Google 員工抗議公司協助美國國防部利用 AI 技術來分析軍事無人機拍攝的視訊。

他提到了 Google 在人工智慧安全領域所付出的努力，但也表示希望機器學習技術能夠繼續迅速發展，而且他對技術應用的潛力持樂觀態度。目前，Alphabet（Google 母公司） 的新技術戰略距離成功還為時尚早，但布林認為他們需要成為技術變革的領導者。

AI科技大本營現招聘AI記者和資深編譯，有意者請將簡歷投至：[email protected]，期待你的加入！

AI科技大本營讀者群（計算機視覺、機器學習、深度學習、NLP、Python、AI硬體、AI+金融、AI+PM方向）正在招募中，和你志同道合的小夥伴也在這裡！關注AI科技大本營微信公眾號，後臺回覆：讀者群，新增營長請務必備註姓名，研究方向。

☟☟☟點選 | 閱讀原文 | 檢視更多精彩內容