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Para las empresas comerciales, la búsqueda de los máximos beneficios y eficiencia en los negocios es una ley necesaria que las empresas practican en la jungla de negocios. Sin embargo, con la expansión del tamaño de la empresa, la visión simple del negocio será difícil de apoyar a una gran organización empresarial y cultura. Un sentido de misión se convierte en una pregunta que la mayoría de las empresas deben pensar a medida que se convierten en líderes de la industria.

En THE WAIC World Artificial Intelligence Conference, Google nos muestra su misión en AI AI. Jay Yagnik, vicepresidente global de Google e investigador de ingeniería, lo interpreta desde tres niveles:

1, para hacer que las aplicaciones y los servicios sean más útiles;

2, para apoyar la innovación

3, para resolver los enormes desafíos de la humanidad.

Como empresa comercial, Google no puede evitar aplicar la IA a sus propios productos y servicios. Si bien la gran mayoría de los ingresos de Google provienen de la publicidad, la publicidad personalizada y los precios dinámicos son las partes más comunes de la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático utilizada en la publicidad, pero en las conferencias, Google prefiere mostrar el papel de la IA desde lugares donde la gente común puede sentirlo.

En Google Fotos, por ejemplo, las personas pueden buscar directamente con su voz y mejorar su calidad de imagen a través del algoritmo de IA de la cámara; en Google Translate, una cámara que captura palabras extranjeras que no conoces puede mostrar chino directamente en la imagen original; y Google Lens, el producto de realidad aumentada de Google, puede pensar en los siguientes pasos que debes seguir, como identificar un par de zapatos y recomendarte estilos y estilos similares.

El espectáculo más interesante en la escena vino de Guess Little Song, una aplicación WeChat desarrollado por Google que simplemente "dibujas supongo" y da a la gente común la oportunidad de experimentar la interacción humano-ordenador impulsado por la inteligencia artificial.

Jay Yagnik cree que la inteligencia artificial actual está entrando en una vía rápida, con papeles Arxiv relacionados con el aprendizaje automático creciendo a la tasa de la Ley de Moore cada año, con más de 50 artículos publicados cada día hoy.

El aprendizaje automático todavía tiene un gran potencial en diferentes industrias y diferentes escenarios de aplicación, pero francamente la IA todavía está en sus primeras etapas, Jay utiliza el desarrollo de la fotografía para analogía, la tecnología de inteligencia artificial de hoy en día todavía está en la primera foto humana aparecen etapa, la evolución futura de la inteligencia artificial será muy sorprendente.

¿Cómo pueden más personas innovar con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial? Esa es otra pregunta en la que Google está pensando fuera de su propio negocio.

TensorFlow, el marco de aprendizaje automático de código abierto de Google, lleva esta visión. TensorFlow tiene más de 2 millones de descargas en China, frente a 150.000 el año pasado, dijo Rajat Monga, director de ingeniería de Google.

Muchas empresas chinas de InternetUsuarios de TensorFlow. Por ejemplo, la Asociación de Revisiones de Misiones de EE. UU. utiliza TensorFlow para crear herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial para categorizar y organizar el gran número de opiniones e imágenes que cargan los usuarios todos los días. La aparición de TensorFlow ha permitido a más y más empresas construir sus propias plataformas de inteligencia artificial más rápido. Esto es cierto incluso para los desarrolladores pequeños y medianos.

En el sitio, Rajat muestra a un desarrollador chino aprovechándose de élTensorFlow desarrolló un generador de pares automático, a través del análisis de más de 10.000 pares clásicos chinos, resumió el par chino en la voz, es decir, el uso de palabras de la ley, la generación automática.

Ahora, Google también ha reunido un gran número de capacidades de aprendizaje automático en la plataforma en la nube de Google, la introducción de Cloud AutoML, con la que las empresas pueden ser más automatizadas, una plataforma de IA más conveniente y construida por el sistema, no necesita convertirse en un experto también puede utilizar el aprendizaje automático.

Como empresa de Internet, ¿cómo puede dar sentido y misión a la tecnología en latitudes altas, no sólo rentabilidad, y la respuesta de Google es resolver los enormes desafíos a los que se enfrenta la humanidad.

Algunos de estos desafíos tienen que ver con la salud, otros se trata de sobrevivir, otros se trata de cultura, pero lo que tienen en común es una comunidad de destino, sin fronteras ni etnia.

En primer lugar, en el campo de la salud, Calvin K, un ingeniero algorítmico senior en Thorough Images, mostró cómo pueden aplicar TensorFlow al diagnóstico de patología.

La patología simplemente significa el diagnóstico a través de la rebanada de muestra de tejido del paciente. La patología es muy importante para los médicos, y China está desesperadamente corta de patólogos, diez veces menos que los Estados Unidos. Un patólogo tarda más de 10 años en desarrollarse.

Debido a la falta de patólogos de alta calidad de China, la carga de trabajo de los patólogos existentes es muy grande, necesita ver 200 películas al día, mientras que las contrapartes de Estados Unidos sólo necesitan ver 80. La falta de patólogos es más pronunciada cuando los recursos médicos son escasos.

Thorough Images ha creado un sistema de aprendizaje automático que es proyectado inicialmente por inteligencia artificial y las muestras más probables son estudiadas por patólogos humanos. El sistema puede diagnosticar el cáncer de estómago con una precisión del 94,94%, comparable al diagnóstico del médico, y la eficiencia diagnóstica es 2-3 veces mayor. Actualmente, están integrando y colaborando con los sistemas de diagnóstico del Hospital 301, el Hospital Oncológico de la Academia China de Ciencias Médicas y el Hospital de La Amistad Sino-Japonesa.

En el campo de la cultura, Laurent Gaveau, director del Paris Lab del Proyecto de Arte y Cultura de Google, compartió cómo la tecnología ha hecho que el patrimonio artístico y cultural sea más fácil de difundir y apreciar, incluyendo 6.000 obras de arte y cultura chinas de 31 museos.Debajo del Laboratorio de Proyectos de Arte y Cultura de Google, hay varios ejemplos impulsados por IA que ayudan a las personas a explorar nuevos límites del arte, como Art Selfie, que puede encontrar uno similar de miles de retratos de Google Arts and Culture basados en tu autorretrato;

En respuesta a los desastres climáticos, Google está buscando cómo usar la IA en la respuesta ante desastres. Por ejemplo, un sistema de alerta temprana para inundaciones reduce el impacto de las inundaciones predesticándolas de antemano.El análisis de datos topográficos de Google le permite determinar qué ubicación se inundará antes y enviarla a las personas de su área a través de los dispositivos de Google para responder lo antes posible.

Además, Google ha ayudado a los científicos a hacer nuevos descubrimientos en otros campos científicos. Chris Shallue, ingeniero de software sénior de Google AI, se ha asociado con un astrofísico para descubrir nuevos planetas utilizando la IA.Capacitaron modelos de aprendizaje automático para buscar planetas en los datos recopilados por el Telescopio Espacial de la NASA y descubrieron dos nuevos planetas: el Kepler-90 i y el Cabo-80 g.

En la cultura tradicional china, los negocios son un synound para "insoluble temprano". Pero con los tiempos, es difícil para las empresas y los individuos confiar sólo en el estímulo económico para unir a las personas.

La responsabilidad de las empresas también se ha vinculado de un entorno empresarial simple a una sociedad humana superior, bienestar público e incluso desarrollo humano. Sentido de la misión, no sólo para dejar a las empresas fuera de los intereses económicos inmediatos de miope, sino también para atraer más talento, en torno a un gran objetivo hacia adelante. Y eso puede ser exactamente lo que las empresas chinas necesitan aprender ahora.

Este artículo está retorcido por Morketing OriginalLanzamiento.

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