图：谷歌AI中国中心总裁李佳

文/小羿

谷歌AI中国中心成立两个多月当前，李佳以“总裁”的新身份亮相。

2016年11月，李佳从Snapchat公司分开，跟随本人在斯坦福大学的教师李飞飞一同参加谷歌，任谷歌云AI研发主管。2017年12月，李飞飞在谷歌开发者大会上宣布了成立谷歌AI中国中心的音讯，由两人共同指导。如今，李佳成了新部门的执行者和担任人。

作为谷歌AI中国中心的指导者，李佳在演讲中晒出了招聘信息，鼎力招徕机器学习研讨员和工程师。在采访中，李佳也表示， 谷歌AI中国中心集聚焦在根底研讨上，而目前次要任务就是聚集优秀的AI人才。

除此之外，由于李佳和李飞飞都是谷歌云的高管，近期又发布了一个重要的开发工具Cloud AutoML，因而，我们有理由置信，谷歌AI中国中心晚期的义务除了招聘之外，还会鼎力推行谷歌Cloud AI的理念和一系列工具。李佳在演讲中说到，谷歌Cloud AI的目的是推进AI研讨和产品研发之间的良性互动。而刚刚发布的Cloud AutoML成为谷歌一个重要的普及AI的工具，它以低门槛的方式为AI产品赋能。

据悉， Cloud AutoML发布两周以来，注册用户曾经超越1万个，而且用户的背景也相当普遍。 除了批发行业、医疗行业的用户以外，还有很多特别的案例。比方，伦敦植物学会用“相机记载”跟踪世界各地的植物，运用Cloud AutoML Vision自动标注图片，节省了很大的人力标注任务。还有一些环保机构用这个工具来检测渣滓等等。

李佳在采访中泄漏，Cloud Aut新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。oML的研发曾经有一段工夫了，谷歌云的团队在之前曾经做了很多任务。这其中最大的难点，也是最关键的事情是将技术和产品结合在一同。“在研发中，我们还需求思索到算力和资源需求。最初Cloud AutoML集成了Transfer Learning（迁移学习）和Learning to Learning，这两种技术可以优势互补。”李佳说到。

从AI使用的角度看，Cloud AutoML确实是一个十分方便的工具。假如一个企业定制AI方案，就要去定义算法，搜集数据，通常要数个月或许数年才干完成。而Cloud AutoML可以自动生成模型，产品周期被大大延长，企业的破费也会降低。而且，谷歌还声称其在图片分类上比专家设计模型效果更好。

在Cloud AutoML Vision（图像）之后，谷歌还将陆续推出语音、对话、自然言语处置范畴的Cloud AutoML。

但是，低门槛Cloud AutoML能否在抢AI开发者的饭碗？李佳并不这么以为，她说，“全球只要100万的AI专业人士可以打造本人的算法，但是全球有2100万的开发者可以运用AutoML这样的产品。”李佳表示， Cloud AutoML实践上是为开发者打造的一款产品，它把门槛降低，让更多的开发者可以运用。 假如有更多的人运用AI，这些开发者的时机就变得更多，届时将会有更多懂行业、懂产品的人把他们的专长发扬到极致。

关于开发AI的用户，李佳将其分为四种：

第一种是AI的研讨者，他们可以用TensorFlow等工具去设计和开发。

第二种是API的用户，这些用户没无数据去做训练，他们需求接口，不会本人开发模型。

第三种用户想定制本人的模型，他们不需求本人去招聘AI人才，不需求数据标注，甚至不需求调参，就可以经过Cloud AutoML定制的本人的模型。

第四种用户多是传统行业，他们基本不晓得怎样样用AI，也不晓得怎样做，这时分谷歌会与客户深度亲密协作，教他们怎样用机器学习。

AI使用的产业十分广，不同的用户有不同的需求。当被问到如何坚持Cloud AI在科技巨头中的竞争力，李佳表示，谷歌是一个AI First的公司，谷歌目前一切的产品都是由AI赋能的， AI与Cloud是一个很好的结合，面前是谷歌十几年关于产品的迭代和对AI的了解。 我们希望将这些经历分享给用户，让他们也能发明更多的产品。

“AI自身是没有国界的，我们希望将来全世界都可以用到AI的技术。”李佳说到。