這是一個讓人非常激動的問題。人工智能是現在的最高目標，世界上所有的信息都可以通過這項技術處理。當然，這也是谷歌正在做的事情。

機器學習是谷歌所做一切的核心

最近幾年，谷歌開始朝著多樣化的方向發展。從自動駕駛汽車到智能手機，各種領域都在不斷的探索。事實上機器學習技術是谷歌現在所做每件事的核心。個孤兒最初是以搜索引擎技術起家，因此自然而然的可以擴展到機器學習和人工智能領域。這樣，谷歌就能真正理解你提出的問題，并且給出相應的答案，而不僅僅是展示簡單匹配關鍵字的搜索結果。搜索引擎優化領域對RankBrain算法應該很數據，該算法可以為智能搜索提供動力。Google Assistant助手同樣具有自然語言處理能力，與語音識別技術的結合，通過機器學習成為一種可能。

同樣，像谷歌眼鏡這樣的項目也向我們展示了機器學習技術如何與計算機視覺技術結合到一起，幫助我們尋找在現實世界中存在的東西。從本質上說，人工智能不是一個搜索的步驟，而是一個自然的過程。

但它可以走得更遠。

為什么谷歌需要更多的硬件來實現愿景

想谷歌Pixel這樣的產品最適合哪個方面呢？答案很簡單。為了充分利用人工智能技術這種軟件化的平臺，谷歌需要最合適的硬件來運行它。谷歌想要成為人工智能技術的首選解決方案，就得像搜索那樣。因此這就意味著需要人們將Google Assistant放在口袋中隨時帶著走。

Google Assistant面臨著來自蘋果、微軟、亞馬遜甚至三星的競爭。在未來的幾年里，由于人工智能技術將主導整個行業，谷歌也不得不需要為搶占這一市場而奮斗。

當你的口袋中有Google Assistant的時候，就沒人想要再用Echo這樣的設備再額外提問了。

就像我的同事最近在文章中所指的那樣，谷歌其實并不關心自己智能手機的銷量，主要是想向其它OEM廠商證明，更緊密的與服務關聯可以滿足客戶的需求，并且向對方施加壓力，要求對方將自己的服務和功能擺在重要的位置。由于Pixel和Pixel 2是面對消費者提供的選擇，OEM廠商也需要讓自己的設備同樣支持Google Assistant來保持競爭力。

谷歌想要Google Assistant出現在所有的智能手機上，甚至是iPhone。這就意味著它必須要對硬件和軟件的方向產生很大的影響。

這種共生關系是雙向的，硬件支持是谷歌人工智能的愿景，但人工智能也催生了新的硬件機會，這些機會原本是不可能存在的。谷歌首席執行官桑達·皮查伊表示，他不只是想讓谷歌的硬件在未來使用人工智能技術，而是希望人工智能技術能激發出更多的產品。這些產品原本并不存在，比如谷歌Clips攝像機就是一個很好的例子。

甚至谷歌的自動駕駛汽車也是機器學習技術的一個實例，它依賴于計算機視覺技術，識別危險并做出相應的反應。

云技術

很明顯，谷歌對未來有一個非常清晰的計劃，它圍繞著機器學習和人工智能技術。它的目標和以往一樣：“組織全世界的信息，讓其更有可用性和易用性?！?/p>

很明顯，人工智能和機器學習幫助谷歌為實現這一目標提供了最好的工具。硬件是用戶與機器學習技術之間的通道，并且鼓勵其他OEM廠商通過展示可能的方式加入到董事會中。

需要說明的是，人工智能和機器學習并不是同一件事情：機器學習只是人工智能處理模式的一個方面。一如既往，Gary對此有了不同的解釋。

現在，像Alexa、Siri和Google Assistant這樣的虛擬助手都在云平臺上工作。我們的語音命令被保存，然后經過某種方式的處理，發送到服務器上進行額外的處理，然后就可以做進一步的響應。這是必要的過程，因為大多數智能手機都沒有更多的性能來支持機器學習所需要的算法能力。比如理解語音命令或識別圖像中的目標。

所有有難度的工作都是在云端完成的。為了做到這一點，谷歌使用了一個名叫TensorFlow的項目，它是一個使用機器學習技術組成的算法庫，有云張量處理器（CTPU）來驅動它的算法。讓人興奮的是，開發者可以通過谷歌的云平臺免費使用這項服務。比如你有一個需要用到機器學習技術的想法，就能通過谷歌的這項服務將其變成現實。這是谷歌進軍硬件領域的又一范例。為了在人工智能領域保持領先的地位，這也說明了為什么云技術是其重要的組成部分。

問題是，人工智能應用程序某種程度上來說還是非常受限制的。它不僅造成了明顯的速度瓶頸，而且還帶來了安全問題，同時需要設備始終保持在線的狀態。

幸運的是，我們現在處于一個硬件大爆發的年代。這是由于新的神經處理單元（NPU）提供的人工智能保障。谷歌在Pixel 2中提供了Pixel Visual Core，這是谷歌第一款移動芯片，意料之中的是，它與機器學習技術有關。該芯片的設計目的是幫助Pixel的攝像頭實現HDR+功能，而這本身就是一個機器學習的例子。

手機原本不需要這些額外的硬件也能處理機器學習技術，但這會影響GPU的速度。即使Android Oreo系統內置了TensorFlow Lite方案，為移動設備提供了嵌入式、輕量化的服務，但是如果通過專業硬件的輔助，可以讓處理速度更快、處理效果更好，并且有助于引入全新的應用程序，尤其是在安全領域。

谷歌對未來的展望

讓我們來重新評估一下這個問題：谷歌的未來會怎樣？

我們目前智能猜測，但是基于我們所知道的一切，可以有把握的說，谷歌希望我們使用Google Assistant來處理各種各樣的任務。無論是你想要提醒自己，還是想用它來購買商品、或者是聽到一個笑話，都可以問問自己的手機。同樣，如果你想要尋找一份食譜、發送一份文本、或者查看開車上班需要多長時間，依然可以選擇Google Assistant的幫助。很快你的智能手機就可以處理生活中的所有問題，無論是Pixel、Galaxy還是iPhone。為了實現這個目的，我們可以推測，谷歌將使用Pixel Visual Core為Android帶來新的Android處理器功能，并且還有可能為下一波硬件帶來更強大的硬件支持。

你的智能手機將與你變得更親密，可以提前預判你的需求。它還會給你發送提醒，讓你的數據更安全。當然，還會提供個性化的購物建議。

不過，同樣的技術也可能會為許多其它形式的工具提供動力，從谷歌眼鏡這樣的增強現實產品到自動駕駛汽車，再到智能攝像機。第三方開發者也可以利用這一技術，用各種方式來實現自己的目的。我們甚至可以想象，這些技術還會改變我們的生活，冰箱會自動為我們點菜，因為它知道我們喜歡吃什么?；蛘呖梢酝ㄟ^口述的方式，通過文字處理程序改變我們的寫作風格。當我們使用這樣的應用時，它將有谷歌提供動力，并且完全是在谷歌的幫助下。

自從谷歌第一次提供搜索引擎服務開始，所有的事情都是在為未來做好準備，即使當時谷歌自己也沒有意識到這一點。

谷歌會成功嗎？

因此，在這個人工智能至上的領域，谷歌Google Assistant會成為人工智能領域的主導者嗎？

由于谷歌之前在搜索領域的不懈努力，它可能是讓人工智能無處不在的強有力保障。通過搜索，谷歌一直傾向于出版商，讓它們的內容更優化，像“結構化數據標記”這樣的活動可以幫助機器人從一段內容中提取關鍵的細節，比如做菜所需要的原材料、音樂會的日期和時間。這使得谷歌能夠回答所有的問題，而不僅僅是將用戶吸引到網頁上。

這是開發人員在網站上添加額外代碼的方式，確定關鍵的細節。谷歌通過利用其頭號搜索引擎服務商的地位更快的實現目標。如果發行方想要將它們的網站放在搜索頁面的頂部，就必須遵守谷歌的規則。結果，谷歌和Google Assistant都會變得越來越聰明。

當然，任何人都可以使用這種方式，利用豐富的代碼，但是其它公司并沒有巨大的搜索引擎資源來充分利用這一特性，也能夠利用自己的影響力來對信息共享的方式作出根本的改變。得益于Android系統，谷歌在硬件領域也已經擁有了非常大的影響力。

谷歌現在是一個強大的參與者，至少可以說它擁有大量的資源和必要的關注確保最終取得成功。谷歌對人工智能倡議的重點是深入研究和TensorFlow、云、TPU和人工智能應用工具的開發。大量的戰略性收購只會鞏固谷歌的地位，并且不斷增加自己的資源。

但谷歌也面臨了一些困難。目前蘋果、華為和三星等都開始與谷歌競爭。通過為硬件設備設計專門的Bixby硬件按鈕，三星正在采取明確的立場，獲得對自家產品人工智能技術的控制權。同樣，新款iPhone中的A11 Bionic處理器和Mate 10中麒麟970里的神經處理單元，都專門用于處理車載人工智能，這可能會涉及到谷歌、微軟的Cortana、Bing和Windows的整合。亞馬遜沒有搜索服務，但是可以提供購物相關的功能，這是亞馬遜獨有的優勢。

簡單的說，我們在未來幾年將會看到一場人工智能大戰。谷歌手握巨大的優勢，不知道這場戰爭會朝著什么方向發展。

當這些觀點看起來不再像是科幻電影的時候，你還有理由不期待嗎？