谷歌传奇人物：Jeff Dean长文回顾青葱岁月，未来All In人工智能 来源：新智元1998年9月4日，是谷歌成立的日子，转眼之间，谷歌走过了1/4个世纪的时光。 25年间，它网罗了全世界最聪明的人，用商业和技术，改变了互联网，改变了人类收集和使用信息的方式（以及看广告的方式）。 25年间，谷歌推出的15个产品和服务，每个产品都服务于超过5亿的个人和企业，其中6个产品用户数超过20亿。 谷歌首席科学家Jeff Dean在推特上写了一段非常感性的文字，从自己的视角回顾了谷歌这25年的变化。 在谷歌的这24年多的时间里，我获得了难以置信的乐趣。我加入公司时，公司只有几个人，挤在Palo Alto市中心的一个小办公室里，办公室就在现在的T-Mobile商店楼上。 随着搜索流量的增长，我们每周二（每周的流量高峰）都要拼命防止服务器熔断，同时还要不断改进服务。 我们扩大了索引的规模（从3000万-7000万-2亿-5亿-10亿+个页面），并不断加快更新频率（从最初的每个月更新一次，甚至每两个月更新一次，早期似乎是每年三月更新一次。现在从10天更新一次减少到一天更新一次，对于索引中变化频繁的部分，减少到几分钟或几秒钟更新一次）。 我们从未对外公布过为实现这些变化所做的绝大部分工作。 但是我们确实做了很多很酷的事情，比如将数据只存储在硬盘盘片外围来获得更好的读取带宽、更好的索引压缩，到最后，将整个网络索引存储在RAM中。 大部分搜索系统升级的努力使得MapReduce、BigTable、Spanner、协议缓冲区等基础架构今天能够存在于世。 我在2009年的WSDM会议上发表了一次演讲，讲述了早期搜索系统工程的一些情况，其中涵盖了多代搜索系统的发展。 能够和周围杰出的同事一起解决令人兴奋的计算机科学和人工智能问题，并参与构建了超过10个产品，每个产品都在全球范围内拥有超过10多亿用户，这一切都让我深感满足。 能够与我长期的同事和朋友Sanjay Ghemawat多年合作，令我感到非常高兴。 当我看到人们使用谷歌搜索、Gmail或其他谷歌产品时，我依旧感到兴奋。 非常感谢所有使用我们产品的用户！ 从车库到如今的总部Googleplex 谷歌的故事始于1995年的斯坦福大学。 拉里·佩奇（Larry Page）考虑在斯坦福读研，而此时正在斯坦福读书的谢尔盖·布林（Sergey Brin）被学校指派带他在校园里逛逛，熟悉一下学校环境。 坊间的传言，两人第一次见面时，他们几乎在所有事情上都有分歧，但到了第二年，他们却成了亲密的伙伴。 他们在自己的宿舍里创建了一个搜索引擎，这个搜索引擎使用链接来确定互联网上每个页面的重要性。他们把这个搜索引擎称为Backrub。 不久之后，Backrub被更名为Google。 这个名字是玩了一个数学表达式的梗，表示1后跟着100个0，但却恰如其分地反映了拉里和谢尔盖的使命：「整理世界上的信息，使其能够被轻易地访问和使用。」 在接下来的几年里，Google不仅引起了学术界的关注，还吸引了硅谷的投资者。 1998年8月，Sun公司的联合创始人Andy Bechtolsheim写了一张10万美元的支票给拉里和谢尔盖，于是Google就这么诞生了。 在这次投资之后，新成立的团队从宿舍搬到了他们的第一个办公地点，一个位于加州门洛帕克郊区的车库，房东是Susan Wojcicki（谷歌第16号员工，曾是YouTube的首席执行官）。 笨重的台式电脑、乒乓球桌和鲜艳的蓝色地毯为谷歌早期的岁月和深夜工作营造了一个轻松的氛围。（保持多彩的传统一直延续至今。） 即使在公司成立的最初的那段时光里，谷歌的很多地方都显得不太寻常： 谷歌的第一台服务器由乐高积木搭成。 1998年的第一个「Doodle」：Google的Logo加上一个火柴棍小人，告诉大家公司全员都会在Burning Man Festival（火人节）当天「划水」。 「不作恶」的口号代表着谷歌不拘一格的精神。 接下来的故事：公司迅速扩张，雇佣了大量的工程师，建立了销售团队，引入了第一只吉祥物狗，Yoshka。 车库渐渐不够用了，谷歌最终搬到了位于加利福尼亚州山景城的总部「The Googleplex」。 不拘一格的精神以及Yoshka也一同搬了进来。 对更好答案的不懈追求一直是谷歌运转的核心。 今天，谷歌推出了数百种产品和服务，供全球数十亿人使用，从YouTube，Android到Gmail，当然还有Google搜索。 尽管公司里已经看不到了乐高服务器，还养了更多的狗狗，但为每个人构建技术的热情一直伴随着谷歌的成长——从宿舍、车库，一直到现在。 如今，从最新的可折叠手机到入门级手机，安卓系统在全球30亿部设备上运行。它一直是谷歌努力让每个人都能更容易地访问互联网的核心，并激发了其他变革性产品的灵感。 同样，Chromebook让全世界的学校都能使用电脑。Google Pixel将最先进的最新技术——机器学习驱动的摄像头、语音识别、转录能力、Tensor芯片等——直接交到人们手中。 进入人工智能时代。谷歌是最早在产品中使用机器学习的公司之一，从21世纪初开始，拼写更正、提高广告质量、显示建议和推荐的服务中都已经出现了人工智能的身影。 而更多的问题随之而来。如何为新一代计算机提供动力? 为此，谷歌发明了张量处理单元(Tensor Processing Units，简称tpu)，与当时的其他硬件相比，它在机器学习方面的性能提高了30到80倍，并为AlphaGo计算机提供了动力，后者在2016年击败了围棋世界冠军李世石。 大约在同一时间，谷歌在2017年发布了具有里程碑意义的Transformer论文，发明了一种神经网络架构，这是当今大多数生成式人工智能和大型语言模型的基础。 这些技术突破带来了令人难以置信的产品创新。由于使用了像MUM和BERT这样的大型语言模型，复杂查询的搜索结果变得更有帮助。谷歌为人们创造了全新的方式来表达他们正在寻找的东西，通过声音，图像，甚至询问他们在多搜索中看到的东西。 现在，生成式人工智能正在以令人兴奋的方式帮助骨骼重新构想核心产品——从新的搜索生成体验(SGE)，到Gmail中的「帮助我写作」。 设计能够帮助大量用户的产品既是一种特权，也是一种责任。 而拥护会提出自己的问题：我们能相信这些新技术吗? 谷歌从一开始就深入思考如何构建负责任的技术，无论是确保每个人的信息受到保护和安全，还是保护人们免受网络恶意的侵害。 这也包括参与关于这些技术将如何塑造我们的社会的重要辩论，然后一起寻找答案。 尽管对人工智能造福人类和社会的潜力感到兴奋，但谷歌明白，与任何早期技术一样，人工智能也会带来复杂性和风险。对人工智能的开发和使用必须解决这些风险，并帮助负责任地开发这项技术。 谷歌在2018年推出的人工智能原则是它实现这一目标的重要组成部分。这些原则提出了这样一个问题： AI会对人类有益，造福社会吗?还是会以任何方式造成伤害? 就在上周，谷歌推出了SynthID，这是一个用水印和识别人工智能生成图像的工具，它将有助于解决有关透明度的重要问题。 谷歌将继续与专家和社区合作，不断学习和进步。 展望人工智能的未来 谷歌CEO劈柴在谷歌25年生日之际，回顾了一路走来的25年历程，为谷歌描述了下一段旅程的愿景。展望未来，我一直在思考2004年创始人在信中所作的承诺: 「开发能改善尽可能多的人生活的服务——做有意义的事情。」 有了人工智能，我们就有机会在更大的维度上做一些更重要的事情。 我们刚刚开始认识到下一波技术浪潮以及它迭代的速度有多么的迅速。 已经有100万人在谷歌的Workspace中使用生成式人工智能来写作和创作。洪水预报覆盖了4.6亿人口所居住的地区。 100万研究人员使用了AlphaFold数据库，数据库涵盖了2亿个蛋白质结构预测，能帮助全世界减少塑料污染、解决抗生素耐药性、抗击疟疾。谷歌还展示了人工智能如何帮助航空业减少飞机的尾迹，来应对气候变化。 不过，未来还有更多的事情需要完成。随着时间的推移，人工智能将可能是我们一生中看到的最大的技术变革。 它比台式电脑到移动设备的转变更重要，甚至可能比互联网本身都更重要。 这是技术层面的重大突破，也是一种人类创造力不可思议的催化剂。 让人工智能对每个人都能产生帮助，并负责任地部署它，是谷歌在未来10年乃至更长时间内实现使命的最重要方式。 现在，人工智能将允许谷歌和其他人提出这样的问题: 怎么能让每个学生都有机会获得个性化的辅导，不论需要哪种语言，不论针对哪个主题?如何能使企业家能开发出新型清洁能源?什么样的工具能帮助人们设计和创造新产品，发展新业务?如何重构交通或者农业?如何帮助人们预测和应对自然灾害? 新领域新问题的出现，需要谷歌采取大胆和负责任的行动，尽可能地改善人们的生活，并不断提出这样的重大问题。 谷歌对答案的探索将在下一个25年推动技术产生突破性的进展。 如果到2048年，在世界上的某个角落，一个年轻人看着谷歌用人工智能建造的一切，耸了耸肩。 那我们就知道我们已经成功了，然后我们会继续我们的工作。 感谢你创造了这精彩的25年。 参考资料：https://twitter.com/JeffDean/status/1699197621934366946推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！