這不是武俠世界——她已經(jīng)做到了。26歲的Holgate得到了第二條跆拳道黑帶。這次是算法的黑帶。Holgate花費(fèi)數(shù)個(gè)星期沉浸于一個(gè)程序中，這次比肉搏更強(qiáng)大的訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)。作為谷歌Android部門(mén)的工程師，Holgate是今年機(jī)器學(xué)習(xí)忍者項(xiàng)目的18名程序員之一，項(xiàng)目的成員中由團(tuán)隊(duì)中有天賦的程序員組成，成員們按照《安德的游戲》中的模式進(jìn)行訓(xùn)練，為的是教給他們?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)開(kāi)發(fā)出更好的產(chǎn)品。即使這會(huì)讓他們寫(xiě)的軟件更難以理解。

　　Christine Robson是谷歌公司內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理，他負(fù)責(zé)管理這一項(xiàng)目，他說(shuō)道：“我們的口號(hào)是，你想成為機(jī)器學(xué)習(xí)忍者嗎?我們邀請(qǐng)谷歌的員工加入機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，花6個(gè)月時(shí)間研究機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)做一些項(xiàng)目，并從項(xiàng)目實(shí)踐中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，在此期間會(huì)有導(dǎo)師手把手提供指導(dǎo)。”

　　Holgate四年前來(lái)到谷歌工作，那時(shí)她取得了計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的學(xué)位，這次培訓(xùn)機(jī)會(huì)對(duì)Holgate而言是一次掌握軟件領(lǐng)域最熱門(mén)的分支的機(jī)會(huì)：借助于學(xué)習(xí)算法和大量數(shù)據(jù)，讓軟件完成相關(guān)任務(wù)。多年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)被視為是一種只屬于少數(shù)精英的學(xué)科。但現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代結(jié)束了，機(jī)器學(xué)習(xí)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)，這一方式模仿生物大腦運(yùn)作方式，最新研究結(jié)果表明機(jī)器學(xué)習(xí)能賦予計(jì)算機(jī)以人類(lèi)力量，甚至在某些領(lǐng)域能夠超越人類(lèi)力量。谷歌致力于在內(nèi)部擴(kuò)張精英團(tuán)隊(duì)，并期望將其變成一種常態(tài)。對(duì)于像 Holgate這樣的工程師，忍者項(xiàng)目是助其躋身于技術(shù)前沿的機(jī)會(huì)，在這一項(xiàng)目中他們可以從最優(yōu)秀的工程師那里學(xué)習(xí)最先進(jìn)的技術(shù)。

　　Holgate說(shuō)道：“這些人正在構(gòu)建的是一個(gè)荒唐的模型，并且他們都擁有博士學(xué)位。起初，我感到非常害怕，不過(guò)我學(xué)會(huì)了接受它。”

　　谷歌的6萬(wàn)名員工近乎一半是工程師，所以這是個(gè)小項(xiàng)目。不過(guò)該項(xiàng)目象征著谷歌的認(rèn)知轉(zhuǎn)換。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)長(zhǎng)久以來(lái)都是谷歌技術(shù)的一部分，并且谷歌已經(jīng)雇傭了不少該領(lǐng)域頂級(jí)專(zhuān)家，不過(guò)谷歌在今年貌似對(duì)這一技術(shù)更加感興趣了。在去年年底的一次電話(huà)會(huì)議上，谷歌總裁Sundar Pichai提出了提出了新的公司理念：“機(jī)器學(xué)習(xí)是核心，是我們重新思考我們所做事情的變革方式。我們正想盡辦法將它應(yīng)用到我們所有產(chǎn)品中：搜索引擎、廣告、YouTube或應(yīng)用商店。我們?nèi)蕴幱诔跗陔A段，但你可以發(fā)現(xiàn)，我們正在以系統(tǒng)化的方式將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到所有的地方。”

　　顯然，如果谷歌想在所有的產(chǎn)品中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，它需要工程師們掌握這項(xiàng)與傳統(tǒng)編程方式完全不同的技術(shù)。正如 Peter Domingos在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常受歡迎的《The Master Algorithm》一書(shū)中所寫(xiě)的：“機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)朝陽(yáng)技術(shù)，是一種自我構(gòu)建的技術(shù)。”編寫(xiě)出這樣一個(gè)系統(tǒng)你需要做如下工作：識(shí)別正確的數(shù)據(jù)，選擇正確的算法，確保你構(gòu)建了成功運(yùn)行的正確條件，最后相信這個(gè)系統(tǒng)的工作能力。

　　初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者Jeff Dean說(shuō)道：“用這種方式思考如何解決問(wèn)題的人越多，我們就會(huì)做得越好。如果每個(gè)工程師都具備一些機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)就好了。”

　　多年來(lái)，John Giannandrea一直都是谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的關(guān)鍵人物，最近他還成了谷歌搜索引擎部門(mén)的負(fù)責(zé)人。不過(guò)他在2010年剛來(lái)谷歌時(shí)，他對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并沒(méi)有太多了解。2011年左右，一些來(lái)自神經(jīng)信息處理系統(tǒng)峰會(huì)(NIPS)的新聞讓他感到非常震撼。似乎在每年的NIPS上，總有一些團(tuán)隊(duì)會(huì)宣布使用機(jī)器學(xué)習(xí)顛覆此前一直難以突破的問(wèn)題，比如翻譯、語(yǔ)言識(shí)別或視覺(jué)問(wèn)題等。

　　他說(shuō)：“我第一次聽(tīng)說(shuō)這個(gè)NIPS峰會(huì)時(shí)，它并不出名，但是在過(guò)去的三年里，參會(huì)者數(shù)量激增。去年大約有6000人參加。”

　　Jeff Dean : 谷歌權(quán)威計(jì)算機(jī)科學(xué)家

　　這不僅促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，也帶來(lái)了來(lái)自摩爾定律效應(yīng)的更強(qiáng)大的計(jì)算能力，還有從谷歌、Facebook等企業(yè)的海量用戶(hù)行為中獲取的數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng) ，機(jī)器學(xué)習(xí)不斷提高的新時(shí)代開(kāi)始了。Giannandrea與一些人一樣，相信機(jī)器學(xué)習(xí)是公司的核心。

　　谷歌對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的熱情不僅僅意味著編程技術(shù)的轉(zhuǎn)變，更是對(duì)科技做出的鄭重承諾，承諾將賦予計(jì)算機(jī)以前所未有的超能力。這項(xiàng)技術(shù)從大腦結(jié)構(gòu)得到啟發(fā)，其最前沿是圍繞復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)算法。谷歌大腦是谷歌在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的嘗試，而谷歌2014年1月以5億美元買(mǎi)下的人工智能企業(yè)DeepMind同樣把重點(diǎn)放在深度學(xué)習(xí)研究上。打敗圍棋世界冠軍的AlphaGo系統(tǒng)就是DeepMind公司設(shè)計(jì)的，這引發(fā)了人們對(duì)于智能機(jī)器人和殺人機(jī)器人的擔(dān)憂(yōu)。

　　對(duì)于那些持有“人工智能將會(huì)殺死我們”態(tài)度的人們，Giannandrea認(rèn)為他們不了解情況。Giannandrea認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)無(wú)論是在醫(yī)療領(lǐng)域還是在汽車(chē)駕駛領(lǐng)域都將會(huì)是顛覆性的。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)不會(huì)取代人類(lèi)，但它會(huì)改變?nèi)祟?lèi)。

　　Giannandrea舉例說(shuō)明了機(jī)器學(xué)習(xí)的力量，Google Photos這款產(chǎn)品能將用戶(hù)指出的圖像予以定位。Giannandrea說(shuō)道：“當(dāng)人們第一次體驗(yàn)這款產(chǎn)品時(shí)，他們會(huì)認(rèn)為正發(fā)生著一些不同的事情，因?yàn)橛?jì)算機(jī)不再只是通過(guò)計(jì)算為你生成推薦內(nèi)容，或者建議你看什么視頻了。事實(shí)上計(jì)算機(jī)正在理解圖片中的內(nèi)容。這是個(gè)真正新的領(lǐng)域。在某些狹窄領(lǐng)域內(nèi)，你可以看到一些人認(rèn)為這些學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)超越了人類(lèi)。”

　　讓不可想象的產(chǎn)品成為可能

　　不可否認(rèn)的是，谷歌一直都很理解機(jī)器學(xué)習(xí)的理念，谷歌的創(chuàng)始人更是畢生追隨人工智能的信徒。谷歌產(chǎn)品中已經(jīng)融入了機(jī)器學(xué)習(xí)，不過(guò)最近谷歌對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注度更高一些。

　　事實(shí)上，谷歌給工程師教授機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)部課程已經(jīng)超過(guò)十年時(shí)間了。2005年初，當(dāng)時(shí)負(fù)責(zé)搜索業(yè)務(wù)的Peter Norvig向研究科學(xué)家David Pablo Cohn提出建議，他指出應(yīng)該調(diào)查谷歌是否可以采用卡耐基梅隆大學(xué)組織的項(xiàng)目中的在線(xiàn)課堂。Cohn的結(jié)論是，只有谷歌自己才能教授這樣的內(nèi)部課堂，因?yàn)楣雀璧倪\(yùn)營(yíng)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他機(jī)構(gòu)。因此，Norvig在43號(hào)樓預(yù)訂了一個(gè)大房間，每周三舉行一次兩小時(shí)的會(huì)議，就連Jeff Dean也參加了幾次。Cohn說(shuō)道：“那是全世界最好的課堂。他們都是比我更優(yōu)秀的工程師!”這個(gè)課程火了，局面甚至有些失控，印度班加羅爾辦公室的人直熬到下半夜才能打進(jìn)預(yù)訂電話(huà)。幾年以后，一些谷歌人一起將這些課程做成了短視頻，不再進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)會(huì)議。Cohn認(rèn)為這或許就是MOOC的前身。接下來(lái)的幾年里，谷歌還進(jìn)行了其它幾次機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的嘗試，但這些嘗試缺乏條理和連續(xù)性。2010年Cohn離開(kāi)谷歌之前曾說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)突然就變成了谷歌的第一要?jiǎng)?wù)。

　　漸漸地，這些工程師在機(jī)器學(xué)習(xí)方面做出的努力越來(lái)越多的體現(xiàn)于谷歌的流行產(chǎn)品中。由于機(jī)器學(xué)習(xí)主要涵蓋的領(lǐng)域包括視覺(jué)、語(yǔ)音、聲音識(shí)別和翻譯，因而機(jī)器學(xué)習(xí)毫無(wú)疑問(wèn)的成為了語(yǔ)音搜索、翻譯、照片等的關(guān)鍵部分。Jeff Dean是Big Table和MapReduce等顛覆性系統(tǒng)的共同創(chuàng)建者，他說(shuō)：“之前，我們可能會(huì)在一個(gè)系統(tǒng)中的幾個(gè)子組件中采用機(jī)器學(xué)習(xí)。現(xiàn)在，我們其實(shí)在用機(jī)器學(xué)習(xí)取代整套系統(tǒng)，而不是為每個(gè)部分構(gòu)建更好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”

　　同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)還讓之前不可想象的產(chǎn)品功能成為了可能。比如，去年11月新發(fā)布了 Gmail的智能回復(fù)功能。這始于谷歌大腦項(xiàng)目的聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Corrado與Gmail工程師Bálint Miklós的一次對(duì)話(huà)。Corrado之前曾與Gmail團(tuán)隊(duì)合作過(guò)，一起研究在垃圾郵件檢測(cè)和郵件分類(lèi)中機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用，但Miklós提出了一個(gè)更激進(jìn)的方法。如果團(tuán)隊(duì)能夠發(fā)明出通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)為郵件生成回復(fù)的方法，就額可以使移動(dòng)用戶(hù)免于在小鍵盤(pán)上敲下回復(fù)的麻煩。

　　谷歌讓Corrado和他自己的的團(tuán)隊(duì)以及Gmail團(tuán)隊(duì)保持緊密合作，這更增加了實(shí)現(xiàn)的可能性。Corrado說(shuō)道：“機(jī)器學(xué)習(xí)既是一門(mén)科學(xué)，也是一門(mén)藝術(shù)，就像做飯一樣，雖然涉及到化學(xué)原理，但是要做一些真正有趣的事情，你必須要知道如何將面前的配料結(jié)合起來(lái)。”

　　用于語(yǔ)言理解的傳統(tǒng)人工智能方法取決于系統(tǒng)中嵌入的語(yǔ)言規(guī)則，但在這個(gè)項(xiàng)目中，系統(tǒng)采用自學(xué)的數(shù)據(jù)。

　　不過(guò)，使得智能回復(fù)真正可行的關(guān)鍵在于成功可以很容易界定，即實(shí)現(xiàn)像真實(shí)生活中郵件一樣的合理回復(fù)。

　　然而，該團(tuán)隊(duì)開(kāi)始測(cè)試智能回復(fù)的時(shí)候，用戶(hù)注意到一件奇怪的事：系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)做出一些不合時(shí)宜的浪漫回復(fù)。Corrado說(shuō)道：“它在不知如何回復(fù)的任何時(shí)候，傾向于回復(fù)‘我愛(ài)你’。這不是軟件漏洞，而是我們錯(cuò)誤地讓它做了這件事。該程序某種程度上學(xué)會(huì)了人類(lèi)行為微妙的一面。比如，你在走投無(wú)路的時(shí)候，說(shuō)‘我愛(ài)你’就會(huì)是一個(gè)很好的防御策略。”

　　去年11月發(fā)布的智能回復(fù)取得了成功，現(xiàn)在Gmail Inbox應(yīng)用的用戶(hù)通常不用自己打一個(gè)字，僅需從三封推薦的郵件選擇一封就可以完成回復(fù)。這些推薦郵件的內(nèi)容經(jīng)常合乎情理到不可思議。手機(jī)Inbox用戶(hù)發(fā)送的回復(fù)中十分之一都是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)創(chuàng)建的。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)折

　　在谷歌證明機(jī)器學(xué)習(xí)高效性的一系列實(shí)例中，智能回復(fù)只是其中之一而已。但是或許當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)成為搜索業(yè)務(wù)的重要部分時(shí)，或許轉(zhuǎn)折點(diǎn)才最終到來(lái)。搜索業(yè)務(wù)是谷歌的旗艦產(chǎn)品，是占據(jù)谷歌近乎所有收入的金庫(kù)。某種程度上，搜索一直都基于人工智能。但很多年來(lái)，谷歌最珍貴的算法曾為我們帶來(lái)‘ten blue links’(回復(fù)谷歌搜索請(qǐng)求的十條藍(lán)色鏈接)，這注定是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的重中之重。

　　某種程度上，這是一種文化抵制。久負(fù)盛名的搜索大師Amit Singhal曾是傳奇計(jì)算機(jī)科學(xué)家Gerald Salton的助手。Salton在文檔檢索方面的開(kāi)創(chuàng)性工作啟發(fā)了Singhal，Singhal幫助修改了Brin和Page的研究生代碼，將其變?yōu)榭梢詳U(kuò)展用于當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的程序。他從這些20世紀(jì)方法中梳理出了驚人的結(jié)果，并且有人懷疑是他將一些學(xué)習(xí)者帶入了這個(gè)相當(dāng)于谷歌命脈的復(fù)雜系統(tǒng)。

　　2014年初，谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)大師認(rèn)為需要有所改變。Dean團(tuán)隊(duì)設(shè)想的實(shí)驗(yàn)后來(lái)證明對(duì)搜索能力至關(guān)重要：排序中的一個(gè)文件和查詢(xún)請(qǐng)求的匹配程度會(huì)有多好。

　　結(jié)果是有用的，該系統(tǒng)現(xiàn)在是搜索的一部分，名為Rank Brain，于2015年4月上線(xiàn)。谷歌還是秉持它以往的特色，在該系統(tǒng)究竟如何提升搜索性能上含糊不清，但Dean說(shuō)道：“Rank Brain已融入大量查詢(xún)中”，并影響了實(shí)際的排名。另外，該系統(tǒng)效果顯著。谷歌搜索在計(jì)算排名時(shí)使用的幾百個(gè)信號(hào)中，Rank Brain的實(shí)用性排名第三。

　　谷歌的新挑戰(zhàn)是轉(zhuǎn)換其工程團(tuán)隊(duì)以使大家都熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)。這是現(xiàn)在其它許多公司也在追求的目標(biāo)，尤其是Facebook，該公司和谷歌一樣是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的巨鱷。這一領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)屆畢業(yè)生的招聘競(jìng)爭(zhēng)是很激烈的，谷歌力圖維持其早期的領(lǐng)導(dǎo)地位;多年來(lái)，學(xué)術(shù)界都有一個(gè)笑話(huà)：即便不需要，谷歌也在聘用最頂級(jí)的學(xué)生，而這只是為了避免他們?nèi)ジ?jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里。Domingos說(shuō)道：“我的學(xué)生，不管是誰(shuí)，總是會(huì)收到谷歌的offer。”現(xiàn)在，競(jìng)爭(zhēng)變得更為激烈了。就在上周，谷歌宣布其將會(huì)在蘇黎世開(kāi)設(shè)一個(gè)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)研究實(shí)驗(yàn)室，那會(huì)有一大堆工作崗位需要填補(bǔ)。

　　為未來(lái)人工智能訓(xùn)練更多工程師

　　機(jī)器學(xué)習(xí)需要不同的思維方式。人們變成編程大師通常是因?yàn)樗麄兪菑耐ㄟ^(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)編程系統(tǒng)的完全控制中成長(zhǎng)起來(lái)的。機(jī)器學(xué)習(xí)還需要掌握一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，而這是很多編程者，甚至是那些能將程序壓縮到讓人吃驚的長(zhǎng)度的瘋狂黑客們都從來(lái)不屑于學(xué)習(xí)的東西。

　　這也需要相當(dāng)程度的耐心。Robson說(shuō)道：“機(jī)器學(xué)習(xí)模型并不是一段靜態(tài)的代碼，你要不斷給它填喂數(shù)據(jù)。我們不斷更新模型和學(xué)習(xí)、增加更多數(shù)據(jù)，還有比如像是調(diào)整對(duì)我們未來(lái)做出預(yù)測(cè)的方式。它讓人感覺(jué)就是一個(gè)活生生的、有呼吸的東西。這是不同類(lèi)型的工程開(kāi)發(fā)。”

　　Giannandrea還說(shuō)：“實(shí)際上這是一個(gè)使用不同算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的學(xué)科，或關(guān)于研究哪個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)能在你的使用案例上產(chǎn)生更好工作效果的學(xué)科。計(jì)算機(jī)科學(xué)的部分不會(huì)走遠(yuǎn)。但對(duì)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)注會(huì)更多，而對(duì)編寫(xiě)五十萬(wàn)行代碼的關(guān)注則會(huì)減少。”

　　Dean說(shuō)：“在訓(xùn)練的一天結(jié)束時(shí)，這些模型中所使用的數(shù)學(xué)就不再那么復(fù)雜了。對(duì)于我們?cè)诠雀韫蛡虻拇蟛糠止こ處煻裕@都是可以實(shí)現(xiàn)的。”

　　為了進(jìn)一步幫助日益增長(zhǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，谷歌打造了一套強(qiáng)大的工具幫助工程師在訓(xùn)練算法時(shí)選擇正確的模型，并加速訓(xùn)練和提煉的過(guò)程。這些工具中最強(qiáng)大的是TensorFlow，這是一個(gè)能加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過(guò)程的系統(tǒng)。TensorFLow由谷歌大腦團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，Dean與他的同事Rajat Monga共同參與了其研發(fā);它能通過(guò)規(guī)范系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中通常很乏味和深?yuàn)W的細(xì)節(jié)來(lái)使得機(jī)器學(xué)習(xí)變得大眾化。

　　盡管對(duì)人工智能社區(qū)散播的這種利他主義行為讓谷歌深受其苦，但它也承認(rèn)熟悉其內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)工具的新一代程序員對(duì)谷歌的招聘來(lái)說(shuō)是相當(dāng)好的。盡管如此，TensorFlow的特點(diǎn)加上谷歌的認(rèn)可，使其很快就成為了機(jī)器學(xué)習(xí)編程圈子里的一個(gè)最?lèi)?ài)。Giannandrea說(shuō)，當(dāng)谷歌提供其第一個(gè)在線(xiàn)TensorFlow課程時(shí)，有75,000萬(wàn)人報(bào)名。

　　谷歌仍然為它自己的程序員保留了很多好東西。在內(nèi)部，該公司有一個(gè)可能無(wú)可比擬的補(bǔ)充機(jī)器學(xué)習(xí)的工具箱，Tensor Processing Unit(張量處理單元，TPU)。TPU 是一種專(zhuān)為運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言程序而優(yōu)化過(guò)的微處理器芯片，就像圖形處理單元(GPU)是專(zhuān)門(mén)為加速屏幕上像素的計(jì)算這一單一目而設(shè)計(jì)的一樣。該公司的巨型數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器里恐怕已有成千上萬(wàn)個(gè)TPU了。通過(guò)賦予其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算以超能力，TPU已經(jīng)給谷歌帶來(lái)了巨大的優(yōu)勢(shì)。

　　但由于谷歌最大的需求是設(shè)計(jì)和完善這些系統(tǒng)的人，就像谷歌正在緊鑼密鼓地完善其軟件訓(xùn)練工具一樣，公司也在瘋狂地打磨其訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的實(shí)驗(yàn)。

　　還有一些其它較小的工作也在將外部人士吸引到谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)中。今春早些時(shí)候，谷歌啟動(dòng)了Brain Residency項(xiàng)目，該項(xiàng)的目的是為了將有前途的外部人士帶進(jìn)谷歌大腦團(tuán)隊(duì)內(nèi)部進(jìn)行為期一年的密集訓(xùn)練。盡管初始項(xiàng)目中來(lái)自不同學(xué)科的27位機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)員中可能會(huì)有一些最終會(huì)留在谷歌，但其該訓(xùn)練的目的是將他們放歸到野外，使用他們的超能力在整個(gè)數(shù)據(jù)地球上傳播谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)版本。

　　所以從某種意義上說(shuō)，在一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)正在占據(jù)舞臺(tái)中心的世界里，以人工智能為中心的谷歌有維持自己主導(dǎo)地位的計(jì)劃，而 Carson Holgate 在她的忍者課程中學(xué)到內(nèi)容正是以這個(gè)計(jì)劃為中心的。

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