Jeff Dean万字长文:2020谷歌10大领域AI技术发展

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  文/QJP、小匀

  

  来源: 新智元(ID:AI_era)

  

  Jeff Dean发了一篇几万字长文,回顾了这一年来谷歌在各个领域的成就与突破,并展望了2021年的工作目标。

  


  Jeff Dean(也称Jeffrey Adgate Dean)是一名美国计算机科学家和软件工程师,出生于1968年,毕业于华盛顿大学,主要作品有《MapReduce》、9981等。

  

  1990年,从明尼苏达大学计算机与经济学系取得学士学位,并为最优等(summa cum laude)。

  

  1990-1991年,为世界卫生组织的艾滋病全球方案(World Health Organization's Global Programme on AIDS)开发软件,用于HIV传播的统计建模、预测和分析。

  

  1996年,从华盛顿大学的计算机科学方向获得博士学位(PhD),研究方向为面向对象语言的程序优化。

  

  1996-1999年,在DEC公司的Western Research Lab工作。

  

  1999至今,在Google公司工作。



  “当我20多年前加入谷歌的时候,只想弄清楚如何真正开始使用电脑在网络上提供高质量和全面的信息搜索服务。时间快进到今天,当面对更广泛的技术挑战时,我们仍然有着同样的总体目标,那就是组织全世界的信息,使其普遍可获取和有用。

  

  2020年,随着世界被冠状病毒重塑,我们看到了技术可以帮助数十亿人更好地交流,理解世界和完成任务。我为我们所取得的成就感到骄傲,也为即将到来的新的可能性感到兴奋。”

  

  Google Research 的目标是解决一系列长期而又重大的问题,从预测冠状病毒疾病的传播,到设计算法、自动翻译越来越多的语言,再到减少机器学习模型中的偏见。

  新冠病毒和健康

  

  COVID-19的影响给人们的生活带来了巨大的损失,世界各地的研究人员和开发人员联合起来开发工具和技术,以帮助公共卫生官员和政策制定者理解和应对这场流行病。

  

  苹果和谷歌在2020年合作开发了暴露通知系统(ENS) ,这是一种支持蓝牙的隐私保护技术,如果人们暴露在其他检测呈阳性的人群中,可以通知他们。

  

  ENS 补充了传统的接触者追踪工作,并由50多个国家、州和地区的公共卫生当局部署,以帮助遏制感染的传播。

  

  在流感大流行的早期,公共卫生官员表示,他们需要更全面的数据来对抗病毒的快速传播。我们的社区流动性报告,提供了对人口流动趋势的匿名追踪,不仅帮助研究人员了解政策的影响,如居家指令和社会距离,同时还进行了经济影响的预测。

  

  我们自己的研究人员也探索了用这种匿名数据来预测COVID-19的传播,用图神经网络代替传统的基于时间序列的模型。

  

  冠状病毒疾病搜索趋势症状允许研究人员探索时间或症状之间的联系,比如嗅觉缺失---- 嗅觉缺失有时是病毒的症状之一。为了进一步支持更广泛的研究社区,我们推出了谷歌健康研究应用程序,以提供公众参与研究的方式。


  谷歌的团队正在为更广泛的科学界提供工具和资源,这些科学界正在努力解决病毒对健康和经济的影响。

  

  我们还致力于帮助识别皮肤疾病,帮助检测老年黄斑变性(在美国和英国是导致失明的主要原因,在全世界是第三大致盲原因) ,以及潜在的新型非侵入性诊断(例如,能够从视网膜图像中检测出贫血的迹象)。

  

  今年,同样的技术如何可以窥视人类基因组,也带来了令人兴奋的演示。谷歌的开源工具DeepVariant,使用卷积神经网络基因组测序数据识别基因组变异,并在今年赢得了FDA的4个类别中的3个类别的最佳准确性的挑战。丹纳-法伯癌症研究所领导的一项研究使用同样的工具,在2367名癌症患者中,将导致前列腺癌和黑色素瘤的遗传变异的诊断率提高了14% 。

  

  天气、环境和气候变化

  

  机器学习能帮助我们更好地了解环境,并帮助人们在日常生活中以及在灾难情况下做出有用的预测。

  

  对于天气和降水预报,像 NOAA 的 HRRR 这样基于计算物理的模型一直占据着主导地位。然而,我们已经能够证明,基于ML的预报系统能够以更好的空间分辨率预测当前的降水量(“西雅图的本地公园是不是在下雨? ”而不仅仅是“西雅图在下雨吗? ”)它能够产生长达8小时的短期预报,比 HRRR 准确得多,并且能够以更高的时间和空间分辨率更快地计算预报。