人工智能的火热已经不言而喻。在中国，有很多关于人工智能的讨论和探索。不过相对于喧嚣的言论，如何让人工智能真正服务于大众，让人工智能对每个人都触手可及，显得更为重要。 几周前的“中国乌镇·围棋峰会”上，我们有幸见证了一些伟大的时刻 ––— 在与世界冠军柯洁九段的三番棋巅峰对弈中， Google-DeepMind 的 AlphaGo 取得了胜利。但这场比赛最重要的意义并非比赛结果，而是过程中所发生的一切：从首盘对弈中柯洁使出向 AlphaGo 学习而来的开局方式，到配对赛中棋手们与 AlphaGo的协同合作，这一切，均让我们深切的感受到AlphaGo 为这项具有三千年历史的古老游戏所带来的全新变化，以及围棋界为此而产生的兴奋之情。对于棋手而言，AlphaGo 不仅仅只是对手，更是一个启发思维的工具，通过人与机器的共同合作，去探索围棋的更多可能。 在同一种合作精神的鼓舞下，同期举办的人工智能论坛上，来自中国的 人工智能领域的专家与 Google 科学家们共同探讨了“人工智能”这一前沿话题。大家不约而同地谈到，各企业和大学经常为获得更好的人工智能人才、资金和领导地位进行竞争，但如果我们换一种思路，用合作的方式去解决问题，创新的速度会更快。 “合作”对于 Google 的产品创新同样重要，我们的 AI 科学家们在语音识别、电脑视觉、自然语言处理等众多领域都与不同的团队进行着紧密合作。他们共同开发的技术几乎被应用在 Google 的每一款产品当中，并帮助我们实现了一些几年前看起来无法想象的任务。以 Google 翻译为例，在应用深度学习之后，中文与英文之间的翻译质量取得了巨大的飞跃，这一次更新所取得的进步，甚至超过了过去十年所取得进步的总和。同时，Google 翻译 App 中的许多实用功能也使用了 AI 技术，比如图像识别可对标识和菜单进行即时图像翻译；而通过语音识别和自然语言处理，你可以与讲不同语言的人轻松对话。 在为用户提供创新产品的同时，我们同样致力于帮助更多企业及开发者将 AI 应用到自己的产品当中。因此我们提供了 Google 翻译的 API 接口，企业可以将神经网络机器翻译技术整合至自己的网站或应用程序。中国游戏厂商智明星通就在他们所开发的游戏《列王的纷争》中使用了 Google 翻译 API，帮助不同国家的玩家在游戏中交流。 在 Google 翻译及许多其它 Google 产品的背后是一个机器学习系统 ––— TensorFlow。我们相信，加快 AI 行业发展，并让企业和开发者利用工具去创造属于自己的 AI 应用十分重要，在这一理念驱使下，2015年11月，我们将 TensorFlow 开源。在过去的20个月内，TensorFlow 已成为互联网上最受欢迎的机器学习知识库。在 Python 语言的在线软件知识库 PyPi 上，TensorFlow 已被下载 900,000 次，其中 15% 来自中国。清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室的学者就使用 TensorFlow 来加深他们对语言的理解；同时，还有很多中国创业公司在使用这个开源平台，比如，播客应用 CastBox通过 TensorFlow 进行用户偏好分析，并为用户提供个性化内容推荐。 不仅开发者和企业在使用开源 AI 系统进行产品开发，学者们也开始更多的利用 AI 的帮助，解决人类面临的更为艰巨的社会问题，比如能源、环境以及医疗。 在 Google，有一支由医疗专家所组成的研究团队，利用深度学习技术来帮助诊断癌症和糖尿病性视网膜病变（一种由糖尿病引发的失明）。受到图像识别在其它领域所取得的进展启发，Google 的科学家们与美国和印度的医疗机构合作，用上百张医疗图像训练出一个基于 TensorFlow 的模型，使其诊断糖尿病性视网膜病变，诊断准确度甚至超过医学专家；斯坦福大学的学者将深度学习应用到皮肤癌的诊断；在北京，两位清华大学的博士生李哲和廖方舟，则致力于研究通过医疗图片来检测肺癌的模型。未来，这些技术都将给患者带来深远的影响。 尽管有了这些令人兴奋的成果，但人工智能仍处于孩提时代，对于其巨大的潜能，我们甚至还未完全揭开它最外层的面纱。如果我们能够采取合作的方式，为人们提供创新、实用的产品；进一步激励大学、企业和政策制定者之间的合作；通过发表论文和开源 AI 软件，让科学家和工程师更便捷的使用更好、更强大的计算工具及研究成果 ––— 相信我们能够在更为复杂的社会领域取得巨大的突破。也只有通过这些举措，让 AI 成为每个人都触手可及的工具，我们才能真正握住它为人类所带来的不可思议的机遇。