Google 黑板报: 2017

NIMA：让机器学会“审美”

2017年12月21日

NIMA 辨美丑

NIMA 对一些带有“景观”标签图片的美观程度进行了评分和排序

NIMA 对同一主题的图片的质量进行评分和排序

通过NIMA训练深度卷积神经网络（CNN）从而增强图像局部的色调和对比度

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当沿着轨道运行的行星遮挡一部分恒星的光线时，受测量的恒星亮度就会稍稍减弱。开普勒太空望远镜在四年的时间里对 20 万颗恒星的亮度进行了观测，从而寻找凌日行星引发的特征信号。

使用 1.5 万个标记的开普勒太空望远镜信号对机器学习模型进行训练，教它识别行星信号。研究人员使用这个模型在 670 颗恒星数据中寻找新行星，发现了 2 颗此前研究遗漏的行星。

开普勒 90 是我们所在的太阳系之外首个已知的八行星星系。在这个星系中，行星公转一周的时间更短，开普勒 90i 每 14 天公转一周。（注：此图中行星大小和离恒星的距离不是按比例呈现的。）

谷歌 AI 中国中心今日成立

2017年12月13日

发表者李飞飞，Google Cloud 人工智能机器学习首席科学家

时光飞逝，转眼间我成为一名教授至今已有12载，加入 Google 也有一年的时间。在这期间，我有幸与许多杰出的中国工程师、研究员和技术专家共事。中国有许多世界顶尖的人工智能（AI）和机器学习专家，在过去三年的 ImageNet 挑战赛中，三支优胜队伍大部分成员都是来自中国的研究人员。2015 年，AI 领域学术期刊的刊发论文排名前 100 的文章中， 43% 都出自中国研究人员。人工智能发展协会甚至重新安排了年度会议的时间，以错开中国新年。
我相信，AI 福祉无边界。无论研究突破发生在硅谷还是在北京，都有可能改善所有人的生活。Google 作为一家以“人工智能优先”为发展战略的公司，让人工智能惠及更多人自然是我们公司使命的重要组成部分。同时，我们也希望和最优秀的人工智能人才合作，无论他们身在何方。
因此，今天我很荣幸在上海举办的 Google 开发者大会上宣布谷歌 AI 中国中心的成立，这是 Google 在亚洲的第一个 AI 中心。这个中心将与我们在世界各地，包括纽约、多伦多、伦敦和苏黎世在内的 AI 研究小组一起，共同让人工智能更好地服务于全人类。
该中心由北京的人工智能研究人员组成，并由 Google 中国强大的工程团队支持，未来将专注于基础人工智能研究。我们已经聘请了一些顶尖的专家，并将在未来几个月内完成团队的建设（请查看我们的招聘网站以获取招聘信息）。我将与 Google Cloud AI 研发主管李佳博士一起领导和协调研发工作。除了发布自己的产品外，谷歌AI中国中心还将通过资助和赞助人工智能会议和研讨会，与充满活力的中国人工智能研究机构密切合作，为人工智能研究机构提供支持。
由于计算能力和数字化的惊人发展，社会正在经历巨大的变革。在短短几年内，照片应用程序中的图像自动分类功能已成为标配。同时，我们也看到自然语言作为与 Google Home 等语音助理的交互界面正在被迅速采用。在 Google Cloud，我们的企业合作伙伴使用人工智能以令人惊叹的速度升级他们的业务。技术开始以更深刻的方式塑造人类的生活，这更需要我们的共同努力，确保人工智能在未来能够让我们所有人受益。
谷歌 AI 中国中心对实现这一目标将作出力所能及的贡献。我们期待与中国最出色的人工智能研究人员合作，一同寻求世界性难题的解决方案。
AI 没有国界，AI 福祉亦无边界。
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寻找围棋小先锋

2017年12月4日

发表者石博盟

围棋峰会AlphaGo

时越、芈昱廷、唐韦星、陈耀烨、以及周睿羊等九段棋手在围棋峰会上去年棋盘抢购一空聂卫平围棋道场 https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh2YZsYD5ufDq9JMnU9GVP4iHtShB-fPW7Of5Tu-9t1XvwmHTaBeLttltv371dQVQ3FYG0MLEoic9af0pC0oHmiWGtA9cV9G0HX62n3AI84klJJFLYHI-9XmJRdFm5UWn_6JB1D_hJXMofu/s1600/05.png

“寻找围棋小先锋”全国青少年围棋推广活动正式启动

2017年12月4日

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AIY Vision KIt：DIY 制作能“看见”的设备

2017年12月1日

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今年早些时候，Google 发布了 AIY 项目，来让更多人能学习、探索并体验人工智能。在那不久之后发布的 AIY Vioce KIt，让众多创客能够利用语音识别支持创造出更多可能。

如今，Google 发布了 AIY 项目的最新成果：Vision Kit。它是 Google 首个在设备上提供神经网络加速的项目，能在不连接到云的情况下提供计算机视觉支持。

与今年 5 月发布的 AIY Voice Kit 相同，此次发布的 Vision Kit 是一个 DIY 工具包。AIY Vision Kit 的主要组件是 Raspberry Pi 的 VisionBonnet 配件板。这个组件的低功耗视觉处理单元能在设备上运行神经网络模型。

那么，创客们能用 AIY Vision Kit 做些什么呢？有了 Google 提供的 3 个基于 TensorFlow 的神经网络模型，用 Vision Kit 进行 DIY 的设备能够识别上千种常见物品、识别面部表情或探测拍摄到的人、猫和狗。Google 还提供了 Vision Kit 的模型编译工具，这样您就可以在工作站或任何云服务上用 TensorFlow 对模型进行的训练和再训练。

所以，它能“看见”些什么呢：
拍摄到植物活动物是什么物种？
你家的狗什么时候会出现在门边？
你请的客人喜不喜欢你家的节日装饰？
你家小孩什么时候闯入了你的房间？

打开脑洞，放开思维去尽情想象吧！

这个节日购物季，消费者成为购物掌门人

2017年11月22日

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随着移动设备日益普及，如今的消费者比以往任何时候都更消息灵通。这就意味着像黑色星期五这样以促销为核心的购物节，不再仅局限于一天。消费者如今是名副其实的购物季掌门人：在购物季之前、当中及之后，消费者都能通过收集信息来找到最优惠的产品，并制定一系列计划来决定买什么，去哪儿买，以及什么时候买。
全天候探索
如今零售商越来越早发布黑色星期五的促销信息，因此消费者也有了更多的机会做出最明智的购物选择。我们发现，如今的消费者越来越依赖各种信息来做假日购物季攻略，他们不再花太多时间来排队，取而代之的是花时间研究“开门大抢购”的时机，或是某一商品的相关信息。例如，在过去两年里，移动端包含“黑色星期五”的搜索量（如“黑色星期五是什么时候”、“黑色星期五最强促销”等关键字）增长了 80%^{^[1]}。

除了搜索黑色星期五的相关信息外，人们还会在假日季对品牌进行研究。在 11 月初，与品牌无关的黑色星期五相关搜索（如“黑色星期五家具促销”和“黑色星期五化妆品促销 2016”）多于与品牌相关的搜索量。但在黑色星期五购物季（为期四天）前的两周半内，黑色星期五相关的搜索多半都是与品牌相关的了（如“Ashley 家具黑色星期五”、“丝芙兰黑色星期五 2016”）。这是因为消费者缩小了他们的选择范围，将目光聚焦到了他们想要购买的特定商品上。^{^[2]}

品牌相关与非品牌相关的搜索量对比
那么消费者会搜索什么物品呢？Google 研究了黑色星期五的热门产品，以下是我们的发现^{^[3]}： ● 经典的服装品牌，像 Vans，Canada Goose 和 Nike Air Jordan Retro 11 这样的品牌仍然是人们的首选。 ● 名人代言的产品也是热销品。凯文·杜兰特的 Nike KD 10 和 Pharrell x Adidas 以及蕾哈娜的 Fenty Beauty 位居榜首。 ● 给游戏玩家的礼物也在搜索兴趣中也占一大部分，包括 Razer Phones，Nintendo Switch 游戏主机和游戏《使命召唤：二战（Call of Duty WW2）》。
除此以外我们还有一些新的发现：除了做早期的调研外，如今的消费者在感恩节用手机搜索的范围更广。2016年，移动端“黑色星期五广告”的搜索量在感恩节当天达到了巅峰^{^[4]}。总的来说，黑色星期五当天“黑色星期五广告”的搜索量是“如何烹饪火鸡”的2.5倍^{^[5]}。

“黑色星期五广告”和“如何烹饪火鸡”的搜索量对比
制定购买计划消费者一旦完成了他们的调研，就会把焦点转移到究竟是在实体店还是在网上购买他们的购物清单上的商品。在过去两年中，在移动端搜索“去哪里购买”（例如：“去哪里购买圣诞丑毛衣”或者“去哪里购买礼品盒”）的增长量超过了85%^{^[6]}。在感恩节的周末里，短短几天之内就会产生大宗销量。此时，人们更想确定最佳的购物时间。在有关黑色星期五的热门搜索中，我们看到了诸如 “网络星期一 (cyber monday) VS 黑色星期五”，“黑色星期五、网络星期一，哪一个优惠更大？”，“网络星期一和黑色星期五优惠是不是一样大”之类的搜索条目^{^[7]}。 带着目的购物 在完成了相关调研并决定了他们打算买什么和去哪里购买之后，消费者就要决定他们何时以及如何完成购买。这些因素有助于解释为什么黑色星期五正在慢慢地退去实体店购物季的标签。
举个例子，来自普华永道的行业报告指出，黑色星期五实体店的客流量正在下降。事实上，黑色星期五已变成了持续一周的活动。在黑色星期五开始前的三周时间里，尤其是黑色星期五的上一周，零售商明显感受到了较高的客流量^{^[8]}。

在黑色星期五之前，商店流量集中的变化
但值得注意的是，在黑色星期五所有关于流量的检查中，在线转换率在整个11月一直保持稳定，在黑色星期五和网络星期一都有所增加。事实上，与今年其他时间相比，在感恩节的周末移动交易量猛增了40％^{^[9]}。这是在为期四天的购物季时间内，移动端调研者可能成为移动端买家的一个标志。如此一来，这也是为什么人们不再急于到商场去抢购大牌便宜货的原因了。顾客们不再把希望寄托在黑色星期五的打折销售中，而是去寻找适合他们的最佳购物策略。市场营销人员应当在线上搜索、在线商场等不同场合合理地对消费者展开推销攻势。这样才能为买家和卖家带来双赢的局面。

^{^[1]} Google Data, U.S., Oct.-Dec. 2014 and 2016

^{^[2]} Google Data, U.S., November 2016. Search examples are among the top 1000 searches.

^{^[3]} Google Shopping Insights, U.S., all devices, Nov. 1, 2016 – Nov. 13, 2017

^{^[4]} Google Data, U.S., Oct. 2014-Dec. 2016

^{^[5]} Google Data, U.S., Nov. 24, 2016

^{^[6]} Source: Google Data, U.S., Jan.-June 2015 vs. Jan.-June 2017

^{^[7]} Google Data, U.S., Oct.-Dec. 2016. Search examples are among the top 10,000 searches.

^{^[8]} Source: Google Data, Aggregated, anonymized store traffic from a sample of U.S. users that have turned on Location History, Nov. 2014, 2015 and 2016, U.S. Compared the percentage of store traffic to clothing stores, department stores, electronics stores, toy stores and shopping malls during the three-week period leading up to Black Friday weekend: Nov. 10-30, 2014, Nov. 9-29, 2015, and Nov. 7-27, 2016.

^{^[9]} Google Analytics, U.S., Jan.-Dec. 2016. Based on data from Google Analytics accounts that have authorized Google to share website data in an aggregate way.

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