栩栩如生的Google Duplex人工智能语音技术，算是通过图灵测试了吗，你怎么看？：谷歌ai

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌ai的问题，于是小编就整理了5个相关介绍谷歌ai的解答，让我们一起看看吧。

栩栩如生的Google Duplex人工智能语音技术，算是通过图灵测试了吗，你怎么看？

尽管强大到令人害怕，但谷歌母公司 Alphabet 董事长（前斯坦福校长）John Hennessy 表示，这家搜索巨头还是达成了一项重要的里程碑 ——（部分）通过了图灵测试。

【7000 名与会者现场见证了 Duplex（图自：Gabriel Sama / CNET）】

在智能助理领域，Google Assistant 原本就领先于亚马逊 Alexa 和苹果 Siri 等一众竞争对手。但在 Duplex 智能语音技术推出之后，谷歌再一次将竞争对手远远抛在了身后。

前斯坦福校长 Hennessy 激动地表示，Duplex 部分通过了英语计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）在 1950 年提出的 AI 测试。

【视频介绍】

《Robot or human? Google Assistant will leave you guessing》

【视频地址】

“图灵测试”是一种评估机器智能的方法，即机器的表现必须智能到连人类都难以分辨。

周三的时候，Hennessy 在讨论未来计算相关的话题期间表示：“至少在商务预约领域，Duplex 算是通过了图灵测试”。

不过他很快强调称，Duplex 只是通过了某类特定任务的测试，并不意味着它已经整体超越了这个水平，但确实预示了未来会发生什么。

远没有达到。

图灵测试是，人类评估者会判断人类和机器之间的自然语言对话，谈话中的两个合作伙伴之一是一台机器，所有参与者将彼此分开，对话将局限于文本通道，如计算机键盘和屏幕，因此结果将不取决于机器将语言呈现为语音的能力。图灵在1950年的论文“ Computing Computing and Intelligence ” 中介绍了图灵测试，它开头写着：“'机器能思考吗？' ”因为“思考”很难界定，图灵选择“用另一个与另一个密切相关的问题来代替问题，用相对明确的词语表达。“——“有没有可以在模仿游戏中表现出色的数字电脑？”图灵认为，这个问题实际上可以回答。在论文的其余部分中，他反对“机器可以思考”。

所以最重要的理解是，图灵测试的目的并不在于确定一台计算机是否能够愚弄审讯者相信它是人类，而是计算机是否可以模仿人类。

这两件事是有细微差别的。

所以谷歌语音这件事，问题在于是语音骗过了人还是它模仿人类的语言逻辑成功了，是有很大区别的。语音合成，或其他聊天机器人在唬人方面随便完胜Google，但这并不意味着它们就通过了图灵测试。

约翰·塞尔 1980年的论文“ 思想，大脑和程序”提出了“ 中文房间 ”思想实验——假设一间屋子里有一个人，屋子里放着许多英文-中文一对一的翻译字典，屋外的人通过中文发问，屋内的人通过字典回答，即使屋外的人认为屋内的人会中文，也并不能说明事实就是如此。赛尔指出，软件可以简单地通过操纵他们不理解的符号来通过图灵测试——而这个过程完全可以通过程序完成，他因此指出图灵测试不能用于确定机器是否可以思考。

据报道谷歌想用AI技术颠覆医疗行业，它到底准备怎样做呢？

医疗+人工智能作为前沿科技，获得众多企业追捧，谷歌也在AI医疗上面做了很多工作：

1 借助搜索工具获取大量健康数据进行加工和研究

当用户使用Chrome浏览器时，它已经记录了用户关注点，买了什么，锻炼情况等与健康相关的数据被获取。谷歌已经获取了海量数据，这些数据都可以成为AI医疗的养分，AI医疗能否应用主要就是数据问题，在这点上，谷歌拥有无与伦比的优势。

通过对数据分析和加工，谷歌有能力构建完善的医疗诊断框架，大幅提高医治效率。比如谷歌有能力把与病人相关的所有电子病历、扫描截图及电子化病理切片都整合起来，并通过算法分析向医生提供可能的诊断建议，医生在这个过程中只需要提供建议的审核意见即可，大幅减轻人为失误。

2 开发大量辅助医疗工具，帮忙医生进行诊断和治疗

据悉，谷歌已经相继开发了可以诊断糖尿病视网膜病变导致失明的辅助诊断工具，还开发了可以诊断糖尿病患者血糖高低的工具，此外还有用于外科手术的医疗机器人。

谷歌最擅长数据和算法，这些开发的工具或设备除了已经拥有的功能外，最厉害的是还具备学习能力，它能够从其已诊断或治疗的案例中不断总结，优化方案。

可能在未来某个时间点，AI诊断或治疗的准确性和治愈率会高过人类，那时候人可能就成了AI的辅助。

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谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风资源，怎么通过气象资源知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。

通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。

在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里，虽然风能本身是不稳定的，而且是很难预知的。怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱，因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。

谷歌今日宣布，其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出，从而大幅提升这种绿色能源的可用性。

此前，谷歌已经与许多风电厂达成了绿色能源合作。但在人工智能和机器学习的加持下，该公司能够更好地预测风力输出。

其表示，现可安排能量输出的设定交付。对于电网来说，这有助于大幅提升它的价值。

谷歌表示，与没有部署 AI 预测的情况相比，新方案可将风能的价值提升 20% 。

谷歌没有给出确切的能源产出估值，也未披露这些风电场的位置。不过外界猜测，该公司主要与中西部的风电场展开了合作，因其在当地部署了一些数据中心。

去年的时候，谷歌数据中心终于达成了采用 100％ 可抵消的可再生能源的目标。这在很大程度上得益于能源采购、以及风电场方面的投资。

可惜就风力发电而言，其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美。因为风电厂每日的发电量，存在着一定的波动，而电网最被人们所需要的，就是可靠性。

好消息是，DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：

尽管无法管控风力的变化，但早期结果表明，借助机器学习的力量，我们可以让风力发电变得更具价值和可预测。

此外，这种方法还有助于为风电场运营带来更大的数据严谨性，针对电力输出需求作出更智能、迅速的数据驱动型评估。

其实早在 2016 的时候，谷歌就已经借助 DeepMind 的人工智能解决方案，将自家数据中心的能耗降低了 15% 。

2018 年的时候，随着技术的进一步发展，谷歌赋予了人工智能系统更多的控制权。

报道称，2017 年的时候，DeepMind 在与英国国家电网公司进行了谈判，以帮助其实现供需平衡。

Google发布的「同声传译」AI翻译项目Translatotron有哪些值得关注的信息吗？

我认为有以下几点信息非常值得关注：

1.翻译机制改变。传统的同声传译是：被翻译语音-被翻译文字-翻译的文字-翻译的语音，是通过文字的转换，而此次的同声传译翻译机制是：被翻译语音-翻译的语音，一步到位省略中间环节。

2.更接近人的思维。此次做出的翻译改变，让AI的思维方式参考人类的思维方式进行工作，人类翻译不需要，也来不及进行中间环节的文字处理。这是AI工作思维的一种巨大进步。

3.准确性更好。翻译每经过一次中间环节的转译，偏离原始翻译的准确性就更多一分。此次省却中间环节，也既翻译更能接近原始语言意思的表达。

4.实时性更好。同声传译速度也很重要，省去中间环节对于AI来说也能增加翻译速度，量小，语速慢的时候体现不出来，当某些人语速快的时候就能体现出优势。

google 大佬牛逼。好 回到正文。

应该属于一次突破性创新，改变了传统的翻译方式，从语音-》文本，文本-》语音的模式。改为 语音-》语音。

首先，不是这个思路以前大家不知道，而是大家都知道语音-》语音的方式是最好的，但是耐何技术难度太高，然后在算法创新方面也没有达到这个高度，因此没有做到。

如今，在算法创新获得巨大进步的同时，google又具备有足够算力的机器，因此能做到真正的同声传译。

核心关注点：1、同声传译方式的改变，2、同声传译涉及到的算法思想

谷歌发起AI Explorables项目的主要用意是什么？

目前的AI包括大部分机器学习算法，属于黑盒算法，在复杂数据中的表现难以具像化，因此让开发者很难判断模型本身是否合理。

而通过白盒化网络和算法可以帮助开发者更有针对性地优化网络，而不是像现在一样通过调节参数和喂大量数据来试错，可视化神经网络是让神经网络向小型化、高效化进化的必要条件。

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用已经相当普及，比如 AlphaGo 就成为了人类棋手的一位劲敌。

此外科学家们将之用于探索暗物质、营销人员借此来制定最佳广告策略、还有许多研究人员希望它能够攻克 COVID-19 这样的流行病。

好消息是，为了进一步降低机器学习的访问和参与门槛，搜索巨头谷歌已经发起了一个名叫 AI Explorables 的新项目。

【Hidden Bias】

对于大多数人来说，有关机器学习的大量文献可能都过于深奥。有鉴于此，谷歌希望通过 AI Explorables 项目和一系列交互式的解析，帮助人们更好地理解机器学习的核心概念。

目前谷歌已经发布了两种基本概念的解释，分别是“隐藏偏差”和“公正性衡量”。

【Measuring Fairness】

在接下来的几个月，这家科技巨头还会讲解更多的概念，比如反馈循环对系统偏差的影响、解释系统为达成特定目标所采取的逻辑步骤、隐私问题的处理、及其在 AI 系统中的含义等。

综上所述，借助 AI Explorables，人工智能研究可以更加易于访问和包容。感兴趣的朋友，可移步至谷歌 PAIR 主页了解更多内容。

到此，以上就是小编对于谷歌ai的问题就介绍到这了，希望介绍关于谷歌ai的5点解答对大家有用。