在科技及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，蘋(píng)果和 Google 是兩家絕對繞不開(kāi)的話(huà)題公司。我曾經(jīng)不止一次說(shuō)過(guò)，中國科技（自）媒體常年不斷地唱衰蘋(píng)果、意淫 Google（ Google 回歸中國）。 前者長(cháng)期以來(lái)由神一般的喬布斯掌舵，用一次次的「 One more thing」讓整個(gè)世界不斷尖叫；而后者，則在本世紀的前 15 年里，不僅改寫(xiě)了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展軌跡，也正在為不遠的將來(lái)描繪了一幅「美麗新世界」的愿景。

如今，兩家公司正邁入一個(gè)新戰場(chǎng)：人工智能。本文將從兩家公司現有的商業(yè)模式和產(chǎn)品線(xiàn)的角度出發(fā)，探討現階段以及未來(lái)可預見(jiàn)的時(shí)間內，蘋(píng)果與 Google 在人工智能——這個(gè)熱門(mén)詞匯背后的理念、布局以及預期。

智能手機時(shí)代：蘋(píng)果與 Google 的路線(xiàn)之爭

如果沒(méi)有 2007 年 1月份喬布斯拿出 iPhone 時(shí)的驚艷亮相，由智能手機引領(lǐng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)又會(huì )是個(gè)什么模樣呢？答案或許有很多，但有一個(gè)主角或許不會(huì )缺席，這就是 Google。

當喬布斯站在 Mac World 大會(huì )上展示這個(gè)重新定義了手機、音樂(lè )播放器與互聯(lián)網(wǎng)設備的時(shí)候，時(shí)任 Google Android 部門(mén)負責人的安迪魯賓正在前往拉斯維加斯的路上。在他看完喬布斯的發(fā)布會(huì )后，他甚至對車(chē)里的一個(gè)同事說(shuō)：「 我們可以不必發(fā)布自己的手機了?！?/p>

蘋(píng)果用天才般的設計和強大的制造能力讓第一臺 iPhone 更像是一個(gè)工藝品，而不是一臺像他們早期宣揚的「跨時(shí)代的計算設備」。第一代iPhone 不支持 3G 網(wǎng)絡(luò )，沒(méi)有多任務(wù)運行機制，甚至無(wú)法復制粘貼文字。對很多人來(lái)說(shuō)，這僅僅是臺炫酷的設備，絕不是一臺好用的設備。

在 Android 之父魯賓看來(lái)，iPhone 還不夠酷，他的夢(mèng)想是讓全球各國不同運營(yíng)商、不同品牌的手機上運行自己的系統?；谶@個(gè)理念，Google 在 2007年 建立「Android手機聯(lián)盟」，將多個(gè)運營(yíng)商和手機廠(chǎng)商拉攏在一起，他們分工很明確，Google 負責操作系統，手機商制造手機，運營(yíng)商負責銷(xiāo)售。

過(guò)去的七八年時(shí)間里，蘋(píng)果與Google 走上了兩條不同的發(fā)展路徑，一個(gè)以一部部 iPhone 征服了世界，另一個(gè)則通過(guò)Android 系統、Google Mobile Service 和日益壯大的手機廠(chǎng)商不斷搶占智能手機的份額。下面是截止到 2016 年 5、6月的統計數據，Gartner 的數據顯示 Android 和 iOS 瓜分了當下的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)操作系統市場(chǎng)份額，兩家的比例大概是 7：3：

另一份來(lái)自調研公司 Kantar Worldpanel ComTech 的數據，在截至今年4月底的前3個(gè)月，Android在歐洲五個(gè)最大市場(chǎng)（英國、德國、法國、意大利和西班牙）的智能手機銷(xiāo)量市場(chǎng)份額為76%，與去年同期的70.2%相比增長(cháng)5.8個(gè)百分點(diǎn)。

操作系統市場(chǎng)份額當然無(wú)法完全說(shuō)明問(wèn)題。蘋(píng)果借助 iPhone 的銷(xiāo)量，成為世界上最賺錢(qián)的公司之一，有媒體曾將蘋(píng)果比喻成「數字時(shí)代的石油公司」，其市值曾一度接近一萬(wàn)億美元。

在最新一季蘋(píng)果 13 年來(lái)最差的財報里，來(lái)自 iPhone的收入支撐了本財季蘋(píng)果總收入的半壁江山（季度總收入為 424 億美元，iPhone 收入超過(guò) 210 億美元）。蘋(píng)果的官方數字還顯示，自 2007 年到現在的 9 年時(shí)間，蘋(píng)果已經(jīng)累計賣(mài)出了 10 億臺 iPhone 手機。 Google 從未透露過(guò)在A(yíng)ndroid 上賺取了多少錢(qián)，不過(guò)根據甲骨文律師在 Java 侵權訴訟中的估計，Android 已經(jīng)為Google 帶來(lái) 310億 美元的收入，利潤則高達 220億美元。

無(wú)論是技術(shù)還是產(chǎn)業(yè)趨勢來(lái)看，智能手機都是「計算」的進(jìn)化，從人人一臺 PC 演進(jìn)到人人一部手機甚至多部手機，硅谷風(fēng)險投資 a16z 合伙人Benedict Evans 曾用 76 張 PPT 展示智能手機對于世界的顛覆，下面兩幅圖展示了智能手機在整個(gè)智能設備領(lǐng)域的巨大影響：

人工智能是新一代的人機交互

細心去看，科技的發(fā)展史也是人機交互的歷史，而人工智能發(fā)展的路徑同樣隸屬在人機交互的發(fā)展歷程里。6 月初，「互聯(lián)網(wǎng)女皇」 Mary Meeker 的互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告中有一副圖展示了人機交互的歷史：

 

人工智能的進(jìn)化是機器越來(lái)越聰明的的過(guò)程，所謂的「聰明」，體現在人機交互過(guò)程中，計算機越來(lái)越少地問(wèn)你問(wèn)題，比如，現在的計算設備，比如手機已經(jīng)不會(huì )再問(wèn)：

• 你想把文件存到哪里？
• 你想整理硬盤(pán)嗎？
• 你想退出應用嗎？
• 為了節省空間你想刪哪些照片？

但也有一些新的問(wèn)題出現：

• 你想看哪一位朋友的狀態(tài)更新？
• 要不要看看你在旅行時(shí)拍的照片？
• 你想吃什么口味的冰淇淋？

上述問(wèn)題的變化更像是從簡(jiǎn)單的「yes/no」的二元回答轉向更多元的回答，這背后就是計算的改進(jìn)。從這個(gè)角度出發(fā)去觀(guān)察蘋(píng)果與 Google 在人工智能領(lǐng)域的歷史、現狀與未來(lái)，有助于從根本上建構對于蘋(píng)果、Google 以及人工智能現狀的新理解。

蘋(píng)果的「設備智能」

2016 年的蘋(píng)果開(kāi)發(fā)者大會(huì )（ WWDC ）有諸多值得回味的點(diǎn)，從中可以一窺蘋(píng)果在人工智能方面的思考。長(cháng)期以來(lái)，蘋(píng)果對于人工智能的定位都是「設備智能」——這是一種將人工智能技術(shù)納入到硬件的處理方式，從最早的 Siri 到現在的 iOS 10 里的圖片自動(dòng)識別和分類(lèi)機制，事實(shí)上，蘋(píng)果的識別和分類(lèi)技術(shù)并不差，2015 年 9 月，蘋(píng)果收購人工智能初創(chuàng )公司 Perceptio，該公司可以在無(wú)需外部數據庫的情況下，基于設備（手機、平板）來(lái)進(jìn)行圖像分類(lèi)。

新 iOS 10 的照片應用可以自動(dòng)識別人臉、物體，并能夠相冊里的人物自動(dòng)分類(lèi)，新加入的「回憶」，則可以通過(guò)對照片的位置信息、人臉照片信息、場(chǎng)景信息等聚集在一起，還支持插入音樂(lè )。與此同時(shí)，開(kāi)發(fā)者還在 iOS 10 測試版中發(fā)現了關(guān)于人臉識別功能的其他信息，比如大量關(guān)于人臉表情的代碼，包括微笑、驚恐、驚喜、哭泣、沉思等等，這意味著(zhù) iOS 10 未來(lái)很可能支持識別照片里人物的表情信息。

 

蘋(píng)果將上述功能加入到一臺運行 iOS 10 的iPhone 中實(shí)屬不易，要知道類(lèi)似的功能在 Google 與微軟那里，都是通過(guò)云端數據處理后的返回結果。蘋(píng)果之所以采用這種方法既有歷史原因，也有諸多現實(shí)考量。歷史上看，喬布斯時(shí)代的蘋(píng)果對人機交互有著(zhù)異常的堅持，比如 iOS 曾經(jīng)異常的簡(jiǎn)潔性——這也意味著(zhù)毫無(wú)選擇性的交互方式。喬布斯也曾表示，如果他來(lái)做一款 DVD，那么唯一的按鈕就是「燒錄」，其他都可以舍棄。正是這樣對于簡(jiǎn)潔性的追求，使得蘋(píng)果的產(chǎn)品線(xiàn)長(cháng)期以來(lái)在功能上的變化都極其克制。

喬幫主已仙逝多年，iOS 自 iOS 7 開(kāi)始在交互上開(kāi)始復雜，但將人工智能納入到蘋(píng)果產(chǎn)品的過(guò)程依然十分緩慢，擺在蘋(píng)果面前的現實(shí)問(wèn)題有兩個(gè)，其一，蘋(píng)果的云服務(wù)不如 Google 和微軟，至今蘋(píng)果 iCloud 的服務(wù)還有一部分跑在亞馬遜 AWS 上，這也使得蘋(píng)果無(wú)法像Google 微軟那樣通過(guò)云端強大的處理性能來(lái)處理照片分類(lèi)、語(yǔ)音識別等。

其二，蘋(píng)果長(cháng)期以來(lái)的價(jià)值觀(guān)就是對用戶(hù)隱私的保護。以虛擬助理來(lái)說(shuō)，Siri 早在 2011 年就已經(jīng)發(fā)布，但比起 Google Now、微軟的 Cortana 來(lái)說(shuō)，Siri 真的很不智能，原因就在于Siri對于用戶(hù)數據的收集非常少，而另外兩家公司的產(chǎn)品則有點(diǎn)「貪得無(wú)厭」，尤其是Google，默認的用戶(hù)協(xié)議里，Google 可以收集用戶(hù)幾乎所有的為其所用。

尤其是在 2015 年 Google 發(fā)布頗具里程碑意義的 Google Photo 之后，蘋(píng)果 CEO 庫克在接受媒體采訪(fǎng)時(shí)公開(kāi)表示：

在硅谷，許多知名的成功公司利用用戶(hù)個(gè)人信息建構自己的商業(yè)模式。它們收集了關(guān)于你的一切信息，并試圖利用這些信息來(lái)賺錢(qián)。我們認為這是錯誤的行為，而蘋(píng)果也不希望成為這樣的公司。

但另一個(gè)現實(shí)則是，時(shí)下流行的深度學(xué)習，迫切需要海量數據的「喂養」，同樣在今年 WWDC 大會(huì )上，蘋(píng)果要重新定義「大數據」，正式啟動(dòng)蘋(píng)果的「Differential Privacy」，這個(gè)概念由微軟的C. Dwork 提出，其基本含義就是基于統計學(xué)原理，在一個(gè)群體層面收集數據，而非像FB、Google 那樣收集個(gè)體的數據。由于蘋(píng)果的 iMessage、 FaceTime 早已部署了端到端的加密技術(shù)，因此能夠讓用戶(hù)數據以加密的方式上傳到蘋(píng)果的服務(wù)器，然后蘋(píng)果在對于這些群體層的數據進(jìn)行分析和優(yōu)化，從而改善用戶(hù)的體驗。

「Differential Privacy」將在今年秋天的蘋(píng)果各個(gè)設備新系統中采用，具體會(huì )給 iOS 、macOS、watchOS 帶來(lái)哪些真正意義的改觀(guān)還無(wú)從知曉，但在另一個(gè)重要領(lǐng)域——語(yǔ)音領(lǐng)域，蘋(píng)果則把一副好牌打成了爛牌。

Siri 與人才之痛

作為喬布斯生前收購的最后一家公司，Siri 肩負著(zhù)喬布斯對于未來(lái)交互模式的遠見(jiàn)思考。正如 Meeker 在人機交互歷史回顧中展示的那樣，幾百萬(wàn)年前，人類(lèi)從聲音的交互開(kāi)始，而文字的發(fā)明，則讓交互從聲音轉入文本階段，于是出現了各種與文本打交道的交互工具。即便如此，人類(lèi)交流中的 90% 依然還是通過(guò)聲音來(lái)完成，這種更自然也更原始的交互模式在過(guò)去半個(gè)世紀里并未得到突破性的進(jìn)展。

自動(dòng)語(yǔ)音識別（Automatic Speech Recognition ，簡(jiǎn)稱(chēng)ASR）是一種機器可識別人類(lèi)說(shuō)話(huà)單詞的能力。很長(cháng)一段時(shí)間里，ASR 在準確度上都無(wú)法與人類(lèi)識別相媲美，而在 2010 年，ASR 在識別準確度上迎來(lái)一個(gè)拐點(diǎn)。

從上圖的變化可以看出，2010—2015的五年時(shí)間，ASR 準確度得到大幅提升，這種變化超過(guò)了過(guò)去 30 年到 40 年的變化。事實(shí)上，我們現在已經(jīng)接近一個(gè)時(shí)刻：機器對于語(yǔ)音的識別能力即將超過(guò)人類(lèi)。

喬布斯看到了基于聲音的交互才是人類(lèi)天性的體現，而技術(shù)進(jìn)步則幫助人類(lèi)重新回到了最原始的聲音交互時(shí)代。Siri 在這種情況下成為蘋(píng)果布局聲音交互的重要產(chǎn)品，當時(shí)，喬布斯曾被問(wèn)到收購 Siri 是否想與Google 競爭搜索業(yè)務(wù)，喬布斯給出的答案很明確：Siri 不是搜索產(chǎn)品，他們要做人工智能。

只可惜，喬布斯并未看到搭載 Siri 的第一部 iPhone—— iPhone 4S 的發(fā)布儀式。彼時(shí)， Siri 給世界帶來(lái)的驚喜隨著(zhù)一次次的惡作劇般的調侃趨于平淡，人們突然發(fā)現，Siri 幾乎沒(méi)有任何用處。她（他/它）常常答非所問(wèn)，又經(jīng)常無(wú)故跳出（不小心長(cháng)按 home ?。?.另一方面，自喬布斯逝世后，原來(lái)的Siri 團隊核心成員幾乎都離開(kāi)了蘋(píng)果，包括 Siri 早期開(kāi)發(fā)者的 Dag Kittlaus 和Adam Cheyer 等人又創(chuàng )立了一家 Viv 的公司，其產(chǎn)品可以理解為新一代的 Siri。

如喬布斯當年所言，語(yǔ)音交互正在成為人工智能最有可能爆發(fā)的領(lǐng)域?？纯词忻嫔系目萍脊緜?，亞馬遜、微軟以及 Google 、Facebook，無(wú)一不在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)力。蘋(píng)果也推出了應對之策。

2015 年 10 月開(kāi)始收購了英國語(yǔ)音技術(shù)初創(chuàng )企業(yè)VocalIQ，這家公司一直以可實(shí)現機器自我學(xué)習著(zhù)稱(chēng)；其次，蘋(píng)果在今年開(kāi)發(fā)者大會(huì )上進(jìn)一步開(kāi)放 Siri ，開(kāi)發(fā)者可以在 iOS 應用里直接調用 Siri 的借口來(lái)實(shí)現語(yǔ)音識別、搜索的功能，考慮到 Siri 和搜索已經(jīng)成為 iOS 10 無(wú)處不在的功能模塊，未來(lái)不排除越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者在應用里加入 Siri ；第三，全平臺的 Siri 或許才有價(jià)值，下一代 macOS 即將配置 Siri ，未來(lái)的 Apple Car 的交互設計中，Siri 將擔當核心角色。

然而不管是不斷優(yōu)化的設備智能和對 Siri 的強化訓練，蘋(píng)果在人工智能人才、論文方面也面臨諸多挑戰。有媒體盤(pán)點(diǎn)過(guò) 2015 年蘋(píng)果的挖人名單：

• 2015年年初，前蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院自動(dòng)系統實(shí)驗室副主管Paul Furgale加入蘋(píng)果；
• 7月，前意大利經(jīng)典汽車(chē)廠(chǎng)商菲亞特克萊斯勒集團質(zhì)檢總監Doug Betts加入蘋(píng)果。
• 8月，大眾前工程師 Megan McClain、特拉斯前工程經(jīng)理Hal Ockerse、前高級工程師Jamie Carlson加入蘋(píng)果。
• 9月，芯片制造商Nvidia公司人工智能專(zhuān)家、深度學(xué)習軟件主管Jonathan Cohen 加入蘋(píng)果；
• 10月，電動(dòng)摩托廠(chǎng)商Mission Motors申請破產(chǎn)，旗下一部分優(yōu)秀工程師投奔到了蘋(píng)果旗下;

上述幾位除了Jonathan Cohen 之外都與秘密研發(fā)的 Apple Car 有關(guān)。2015年9月，蘋(píng)果罕見(jiàn)發(fā)布招聘廣告，大規模招募人工智能和機器學(xué)習方面的人才。路透社去年援引艾倫人工智能研究所 CEO、華盛頓大學(xué)教授 Oren Etzioni 的話(huà)表示，在招募機器學(xué)習人才方面蘋(píng)果的起步較慢，不過(guò)蘋(píng)果正試圖追趕競爭對手。

更重要的一點(diǎn)還在于，由于堅定的用戶(hù)隱私保護措施，機器學(xué)習創(chuàng )業(yè)公司 Dato 聯(lián)合創(chuàng )始人 Joseph Gonzalez 評價(jià)道：「蘋(píng)果希望其手機能在不了解外部世界的情況下快速響應用戶(hù)需求，以此方式實(shí)現人工智能，很難實(shí)現?！?/p>

與此同時(shí)，Google 從一開(kāi)始就定位于信息的收集、整合，其基于信息的智能已爆發(fā)出不小的影響力。

Google 的人工智能：讓流動(dòng)的信息產(chǎn)生智能

早在 2001 年，拉里佩奇對于 Google 的定位就是人工智能。這個(gè)理念源于拉里·佩奇的恩師威諾格拉德，上世紀 70 年代，威諾格拉德曾作為MIT人工智能實(shí)驗室的一員，一門(mén)心思要制造與人類(lèi)思維匹配的智能。然而威諾格拉德看到所謂人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的潰敗，同時(shí)又受到加州大學(xué)伯克利分校教授塞爾斯「中文房間」理念的啟發(fā)，最終退出這個(gè)領(lǐng)域。

1998 年，威諾格拉德和他的學(xué)生拉里·佩奇、謝爾蓋·布林及其導師拉杰夫·莫特瓦尼聯(lián)合發(fā)布了一篇學(xué)術(shù)論文《你能用自己口袋里的論文做什么？（What Can You Do with a Web in Your Pocket?）》，該論文提出了谷歌搜索的產(chǎn)品原型。同年，佩奇和布林從斯坦福大學(xué)畢業(yè)，創(chuàng )立谷歌，通過(guò)改善人類(lèi)信息組織和發(fā)現的方式，創(chuàng )造一種可以為人類(lèi)服務(wù)的智能方式。

該論文的概念也體現在 Google 的 Slogon 里：「整合全球信息并為其使用」。因此 Google 對于信息背后的智能方式有著(zhù)天然的熱愛(ài)，硅谷資深記者 Steven Levy 在六年前探訪(fǎng)Google 總部后這樣寫(xiě)道：

Google 搜索的最大創(chuàng )新是引入新算法 Page Rank。而網(wǎng)絡(luò )搜索是一個(gè)多方過(guò)程。

首先，谷歌機器人獲取每個(gè)可訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的內容。這些數據將被分解成一個(gè)索引（通過(guò)文字進(jìn)行組織，就像書(shū)本的目錄），這樣就可以根據內容找到任何頁(yè)面。每當用戶(hù)鍵入一個(gè)查詢(xún)，谷歌就會(huì )在索引中搜尋相關(guān)頁(yè)面，然后返回一個(gè)包含多達數百萬(wàn)頁(yè)面的列表。最復雜的是對列表進(jìn)行排序，也就是決定哪些頁(yè)面應該出現在最上面。

此時(shí)，上下文便有了用武之地。所有搜索引擎都會(huì )引入上下文，但沒(méi)有一個(gè)像谷歌那樣引入得那樣多、應用那樣自如。PageRank本身也是一個(gè)信號，同時(shí)也是頁(yè)面的一個(gè)屬性(指其相對于其他網(wǎng)頁(yè)的重要性)，該屬性可以幫助確定其與查詢(xún)內容的相關(guān)性，其中的一些信號在現在看來(lái)是顯而易見(jiàn)的。

2012年，Google 提出了知識圖譜，所謂知識圖譜，簡(jiǎn)而言之就是一種深度挖掘搜索詞潛在的知識關(guān)系，來(lái)呈現更結構化的搜索結果。比如當你搜索硅谷，你所看到的不僅僅是關(guān)于硅谷的網(wǎng)頁(yè)信息，還提供結構化及詳細的關(guān)于主題的信息，下圖的右側就是 Google 的知識圖譜：

 

將雜亂無(wú)章的網(wǎng)頁(yè)到結構化的實(shí)體知識，搜索引擎可以通過(guò)知識圖譜給用戶(hù)提供更具條理的信息，甚至順著(zhù)知識圖譜可以探索更深入、廣泛和完整的知識體系，讓用戶(hù)發(fā)現他們意想不到的知識。Google 高級副總裁艾米特·辛格博士一語(yǔ)道破知識圖譜的重要意義所在：「構成這個(gè)世界的是實(shí)體，而非字符串（things, not strings）」。

根據 Google 官方的說(shuō)法，知識圖譜的信息來(lái)自許多來(lái)源，包括CIA的世界概況，Freebase 和維基百科，通過(guò)知識圖譜，Google 在踐行「整合知識并使其可用」方面邁出了堅實(shí)的一步。

2011 年開(kāi)始，Google 引入深度學(xué)習框架。深度學(xué)習并非什么新技術(shù)。上世紀60年代發(fā)明后，先后在 80 年代和 90 年代初期流行過(guò)一整，但隨后就逐漸消沉。但在 Google 看來(lái)，深度學(xué)習需要的海量數據恰好也是 Google 最擅長(cháng)的領(lǐng)域，與此同時(shí)，對于計算能力的高要求也是 Google 自身技術(shù)架構足以應對的。

深度學(xué)習最開(kāi)始由吳恩達推動(dòng)的Google大腦計劃，Google 技術(shù)大拿 Jeff Dean 也參與其中。當時(shí)想通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)提升技術(shù)水準，但并沒(méi)有把研究做成像大學(xué)象牙塔那種，而是結合 Android、Gmail、圖片去改進(jìn)產(chǎn)品解決真正問(wèn)題。

2012 年 6 月，《紐約時(shí)報》率先報道了 Google 大腦項目，吸引了公眾的廣泛關(guān)注。公眾第一次了解到，利用16,000個(gè)CPU Core的并行計算平臺去訓練含有10億個(gè)節點(diǎn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（DNN，Deep Neural Networks），使其能夠自我訓練，能夠實(shí)現對2萬(wàn)個(gè)不同物體的1,400萬(wàn)張圖片進(jìn)行辨識。

到了 2012 年年底，在業(yè)界關(guān)注的圖片分類(lèi)的競賽 ImageNet 中，Google 一支采用深度學(xué)習的精英團隊完敗給 Geoff Hinton 手下的博士生團隊。這也促使 Google 重新開(kāi)始認識深度學(xué)習帶來(lái)的巨大價(jià)值，一年后，Google 高價(jià)收購了 Geoff Hinton 的團隊，并全面開(kāi)始在產(chǎn)品里部署基于深度學(xué)習的相關(guān)技術(shù)。

從早期基于 page Rank 的搜索技術(shù)到引入知識圖譜以及全面整合深度學(xué)習，Google 一遍遍地將互聯(lián)網(wǎng)上的原始信息、基于 Android 系統收集到信息、利用Google 服務(wù)（ 搜索、Gmail、Youtube）搜集的信息清洗、過(guò)濾、重組，寄希望于從這些「0和1」的組合里找到智能的存在方式。

2014 年 10月，Google 推出 Gmail 的「進(jìn)化版」—— Inbox，這是一個(gè)基于對郵件自動(dòng)掃描后的重新展示，自 Inbox 的幫助下，用戶(hù)收件箱里的郵件可以自動(dòng)被歸類(lèi)到「旅行」（如機票郵件）、「財務(wù)」（如信用卡賬單）、新聞資訊（如各種網(wǎng)站的訂閱） 。2015 年的 Google I/O 大會(huì )發(fā)布的 Google Photo 令人震驚。Google 開(kāi)辟了對于照片處理的新方式，基于深度學(xué)習的算法，Google Photo 可以自動(dòng)識別、分類(lèi)，并支持自然語(yǔ)言搜索。

Google ：把雞蛋放在多個(gè)籃筐

直到 2015 年夏天 Google 宣布重組，或許很多人還沒(méi)有意識到這家公司的業(yè)務(wù)有多繁雜，在新的 Alphabet 架構下，新 Google 聚焦在在線(xiàn)業(yè)務(wù)和 Android 產(chǎn)品線(xiàn)以及云服務(wù)。尤其是在 Google 商業(yè)模式即將轉型的大背景下，人工智能或許將出現在更多的 Google 產(chǎn)品里。

長(cháng)期以來(lái)，Google 的盈利渠道都是廣告。在今年 4 月財報電話(huà)會(huì )議上，Google CEO 桑達爾·皮查伊公開(kāi)表示：Google 將加快云計算業(yè)務(wù)發(fā)展，并計劃在 2020 年使云計算業(yè)務(wù)超過(guò)廣告業(yè)務(wù)。就在皮查伊上述表態(tài)的前后，Google 云計算服務(wù)簽下了Netflix、Spotify 這樣代表未來(lái)的企業(yè)級大客戶(hù)；并挖來(lái)曾一手打造 VMware 的 Diane Greene 來(lái)統領(lǐng)云計算團隊。

2016 年 7 月的騰訊「云+未來(lái)」大會(huì )上，馬化騰這樣定義未來(lái)：「未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就是利用人工智能在云端處理大數據?！惯@實(shí)際上也是Google 在做的事情。皮查伊的這一幅手牌就是 Google 構建的云計算生態(tài)。今年的Google Next 云計算大會(huì )上，Google發(fā)布了面向開(kāi)發(fā)者的新機器學(xué)習平臺，并開(kāi)放語(yǔ)音識別API等等，如果再加上去年推出的 TensorFlow 平臺，Google希望通過(guò)將這些人工智能的服務(wù)模塊化、開(kāi)放化，讓云計算的PaaS 層、IaaS 層的服務(wù)都具備人工智能屬性，從而能夠快速完成數據處理。

DeepMind 則是 Google 的另一個(gè)秘密武器。日前，Google 宣布在數據中心的節能方案中采用 DeepMind 的算法，效果顯著(zhù)。根據官方的數據顯示，這項技術(shù)幫助該公司將電力使用效率(PUE)提升了15%，與使用效率提升同時(shí)帶來(lái)的則是耗電量的下降，如果能將數據中心的耗電量降低10%，便有可能在幾年時(shí)間內為 Google 節約數億美元電費。而進(jìn)一步來(lái)看，倘若 Google 能在數據中心節能方面不斷優(yōu)化，其云計算的價(jià)格極有可能繼續下降，在云計算服務(wù)目前還處在價(jià)格敏感階段的時(shí)候，Google 的想象力還很大。

總結

上世紀 60 年代，包括約翰·麥肯錫、馬文·明斯基在內的人工智能先驅們堅信，只需十年時(shí)間就足以制造一種可以匹及人類(lèi)智能的智能。后來(lái)的故事大家或許都知道了，半個(gè)多世紀的時(shí)間，人工智能在寒冬與初春的交替中緩慢前行?，F在，在算法逐步成熟、數據量增加以及計算能力突飛猛進(jìn)的幫助下，我們或將有幸見(jiàn)證一次最接近人類(lèi)智能的智能。

與過(guò)往不同，這一次的智能誕生在每個(gè)人的手里緊緊握著(zhù)的智能手機。本文并沒(méi)有去對比其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括微軟、亞馬遜、Facebook 以及中國 BAT 的布局和思路，但無(wú)一例外，你能感受的這些智能都或多或少地在你的指尖呈現。

從計算普及到交互進(jìn)化，蘋(píng)果和 Google 在兩條不同的道路上快速前進(jìn)，相比來(lái)說(shuō)，包括微軟、亞馬遜、Facebook 在內的人工智能計劃都與 Google 類(lèi)似，而堅守「隱私價(jià)值觀(guān)」與「設備智能」 的蘋(píng)果，似乎并沒(méi)有同盟者……雖說(shuō)殊途同歸，但觀(guān)察以及見(jiàn)證他們的行進(jìn)故事，也頗具意義。

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