最近幾年，深度學習已經成為越來越熱門的技術，但很少有公司能像谷歌及其母公司Alphabet那樣，利用深度學習技術在如此多的領域取得巨大進展，并將其完全融入到操作業務中去。為了與谷歌推動其創新的努力保持一致，該公司在云計算大會NEXT 2017上發布了一系列與人工智能（AI）相關的公告，同時以“讓人們能夠在世界上最強大的深度學習系統中實現民主化”為主題。

近年來，谷歌及其姊妹公司已經成為“以瘋狂速度推進AI革命”的代名詞，并在整個公司的服務中引入深度學習。其中最著名的例子是，Alphabet子公司Deep Mind的AI程序AlphaGo成為了第一個擊敗頂級圍棋選手的機器，而Waymo的無人駕駛汽車也已經成為自動駕駛革命的象征。但是，這是一場靜悄悄的AI革命，它塑造了從谷歌翻譯到谷歌搜索的所有東西，對谷歌本身產生了最大的影響。同時，它還帶來了自動推理的力量，幾乎可以影響到公司所做的每一件事情。

由于谷歌已經建立起龐大的基礎設施來訓練和運行這些AI系統，谷歌現在正將這些工具帶給大眾。有些公司已經建立了自己的AI研究部門，需要為特定的應用程序建立高度定制的模型。然而，在這樣做的過程中，他們很快就遭遇了構建大型深度學習模式的艱巨硬件要求，通常需要整個加速器農場進行快速的迭代。

在谷歌的案例中，它提供了一個名為“云機器學習引擎（Cloud Machine Learning Engine）”的深度學習托管平臺，負責提供深度學習開發所需的硬件，讓企業可以專注于構建自己的模型，并將計算需求轉移到谷歌。畢竟，很少有公司在AI領域投入如此多的資金以建立自己的自定義加速器硬件，就像谷歌的張量處理單元(TPU)那樣。

當然，盡管算法和硬件的進步在AI革命中發揮了重要作用，但在沒有數據的情況下，很難在這一領域取得真正的進展。目前的AI系統需要海量的數據來學習一個新概念。人類可以看到一個新物體的單一圖像，并能立即識別出它，但類似的AI系統需要大量的圖像從多個角度描繪這個物體，從而建立正確的內部圖像。這意味著，像谷歌這樣的公司能夠收集到數億張照片，從而為地理位置等應用程序構建一個可視化的地球圖像，這是一個巨大的優勢。

簡而言之，深度學習革命是由數據驅動的，但很少有公司能像谷歌那樣擁有如此多的數據。這意味著，當涉及到深度學習系統時，你很容易找到工具，但很難找到你真正可以使用的預先訓練過的模型。我本人曾希望找到足夠強大的系統以便對全球新聞圖片進行分類。在過去的幾年里，我嘗試了無數的系統，我發現許多系統提供了令人不可思議的技術，但是沒有任何系統能夠提供豐富的預先構建的目錄，它們沒有成千上萬的標簽，也未能很好地利用來自非西方世界的圖像，直到我偶然發現了谷歌的 Cloud Vision系統。

事實上，這是許多公司的共同需求：他們有興趣為客戶建立服務，而不是進行AI研究。隨著外部化趨勢的發展，谷歌已經通過發布許多內部AI系統作為公共云的API來應對這樣的挑戰。Cloud Vision接受任意圖片，并對物體、活動以及文本分類。它能識別圖片中所描述的位置、估算人臉的情感，甚至還會標記圖片中是否描繪了暴力。所有這些都有API調用，結果會在幾秒鐘內反回饋來，而且可無限擴展。

Cloud Speech可用80多種語言進行現場演講，不像傳統的語音轉錄系統，它不需要任何訓練。Cloud Natural Language接受英語、西班牙語和日語中的任意文本，并輸出獨立的解析樹，識別關鍵實體，甚至執行情緒分析。在NEXT 2017大會上，谷歌以其最新的工具 Cloud Video Intelligence擴展了這個陣容，它將視頻和短片分割成場景，并在每個場景中識別出主要的主題和活動，讓人們可以獲取一個龐大的視頻檔案，并即時編輯索引，使其可以被按照題目盡心搜索。

這些API之所以如此強大，是因為它們是作為簡單的API而被公開的。你只需用你的數據做一個API調用，幾秒鐘后就能得到世界上頂尖AI研究人員建立的、經過預先訓練過的算法給出的結果。深度學習的巨大復雜性隱藏在一個簡單的API調用背后，你甚至可以將API調用串在一起，用幾行代碼構建難以想象的復雜工作流程。

Teowaki的賈維爾拉米雷斯（Javier Ramirez）讓我們得以窺視，如何利用這些API快速構建一個完整的工作流程，只需幾分鐘的時間和幾行代碼。在他的教程中，他以英國首相特里薩梅（Theresa May）就職演講的YouTube視頻為例，并通過Cloud Speech API為其提供了一個高質量的文本文字記錄。然后，他通過Cloud Natural Language來獲取這些文本，以提取其中提到的重要實體(以及維基百科頁面上的鏈接以獲取更多信息)，并計算出演講的一般情緒。

只需要幾行代碼就可以制作幾個API調用，然后用YouTube上的視頻轉錄，并提取關鍵實體和情感。更令人驚訝的是，整個工作流程都可以被放大，可以在數百萬個視頻中運行，而無需進行任何改動。這就是云計算的力量。

就在谷歌將其服務和安全模式具體化的同時，它也為其不可思議的AI技術進步打開了大門，并為想要打造自己模型的公司提供了AI托管環境，以及不斷增加的預先訓練模型，這些模型允許公司通過簡單的API調用來構建復雜的應用程序。

在NEXT 2017大會的幾次會議中，可以清楚地看到，AI以及其在主題演講中的大量存在表明，谷歌押注于將AI投入到企業中。最后，谷歌實際上是通過讓用戶容易使用來實現對世界上最先進AI算法的訪問，以至于即使是最小的企業也可以利用深度學習的全部力量來徹底改變他們做生意的方式。