Google 黑板报: 三月 2019

用首个AI Doodle向伟大的作曲家巴赫致敬

2019年3月21日

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By Lauren Hannah-Murphy

Program Manager, Google AI

有没有想过如果巴赫玩摇滚的话，他的音乐听起来会是什么样的？探索今天的以人工智能（AI）驱动的谷歌Doodle你就可以得到答案，我们也想用这样的形式庆祝巴赫——这位有史以来最伟大的作曲家之一的生日并向他留下的音乐瑰宝致敬。巴赫是巴洛克时期的一位音乐家和作曲家，他创作了数百首作品，包括康塔塔，协奏曲，组曲和众赞歌。在今天的Doodle中，你可以创作自己的旋律，通过神奇的机器学习，Doodle将用巴赫的风格演奏你自己的旋律。同时，你也可以通过Doodle来见证这个算法是如何将一些我们都熟悉的旋律“巴赫化”的，亦或者你和巴赫“合作”的乐曲将呈现出怎样更加现代摇滚的风格。

今天的Doodle是由Google Magenta，Doodle和PAIR团队共同完成的。Magenta团队希望通过机器学习帮助用户进行音乐和艺术创作，PAIR团队则希望创造出能够让每个人都能愉快使用机器学习的工具或是体验。

开发这样的Doodle第一步就是创造一个支持它的机器学习模型。机器学习是一种通过展示大量案例，教会计算机自己提出解决方案的过程，而不是像传统的计算机编程那样给出一套计算机需要遵循的规则。在Magenta项目工作的人工智能研究员（AI Resident） Anna Huang开发了Coconet多功能模型，可用于多种音乐任务，例如旋律协调、在音乐不同小节之间平滑过渡以及从零作曲等。

接下来，则是要将模型进行个性化调整使其匹配巴赫的音乐风格。为了达到这样的效果，我们基于巴赫的306首众赞歌训练了Coconet模型。巴赫众赞歌多为四声部，每个声部有着自己的旋律线，一起演奏时就能创造出丰富的和声效果。这种简洁的结构使其成为机器学习模型的良好训练数据。因此，当你在Doodle中的模型上创建自己的旋律时，它会将其转换成巴赫风格的旋律。

除了Doodle中的艺术和机器学习元素之外，我们还需要大量服务器以确保来自世界各地的人们都可以使用Doodle。从过去经验来看，机器学习一直在服务器上运行，即信息从一个人的计算机发送到数据中心，然后再将结果发送回计算机。如果我们使用相同的方法运行巴赫Doodle，将会产生大量的数据传输流量。

为了避免这种情况，我们使用了PAIR的TensorFlow.js，它能使机器学习全部都在浏览器中进行。但是，如果遇到用户的计算机或设备无法使用TensorFlow.js运行Doodle的情况，Doodle会启用Google的新的处理单元（TPUs），一种快速处理数据中心机器学习任务的方法。这样一来，今天的Doodle将会是第一个使用TPUs的Doodle。

现在，就请“带领”巴赫前往今天的Doodle，看看你与著名作曲家将会碰撞出怎样的火花！

构建一个安全的数字广告生态

2019年3月14日

每年

新推出几十个广告政策，取缔数十亿不良广告

一个新政策
2018年，我们取缔了23亿违反现有和新政策的不良广告，其中包括将近207,000个票务转售广告、超过531,000个保释债券广告以及大约5880万个钓鱼广告。总体来看，我们每天取缔超过600万个不良广告。

我们一直在保护用户免受不良广告的影响，同时，我们也在致力于让广告主能够更容易的确保他们的广告创意能够符合我们的广告政策。下个月，我们将在Google Ads中推出一个新的政策管理(Policy Manager)，该程序与AdSense政策中心(Policy Center)类似，提供关于广告政策方面容易出错的小贴士，帮助善意的广告主更加容易地创作和推出符合我们政策的广告。

利用更好的技术对付“不良广告主”

去年，除了取缔不良广告之外，我们针对不良广告背后的“不良广告主”也采取了很多措施。利用更先进的机器学习技术，我们识别并移除了将近100万个不良广告主账户，这个数字是2017年的近两倍。通过在账户层面采取举措，有助于根除不良广告，从而更好保护我们的用户。

2017年我们推出了一项新技术，能够在一个网站上仅有小部分页面违反我们政策的情况下，对广告进行更加精细的移除。而2018年，我们推出了330个检测分类器来帮助我们在页面层面更好地检测“不良性”，这个数量是2017年推出数量的近三倍。因此，当我们从广告网络中移除了将近734,000个发布商和应用程序开发者，从将近150万个应用程序中彻底移除了广告的同时，我们也能够采取更加精细的措施，将违反我们发布商政策的广告从将近2800万个页面中移除。我们将人工审查和机器学习相结合，更有效地打击违反广告政策的行为。

应对数字广告生态中的关键挑战

从“虚假新闻”网站的报道，到关于谁在购买政治广告的质疑，再到大规模广告欺诈行为，社会公众对线上广告扮演的角色产生了深层次的担忧。去年，我们在2018年中期选举前针对美国的选举广告推出了一个新政策，验证了美国将近143,000个选举广告，同时，我们发布了一个新的政治广告透明度报告，更加详细地介绍了是谁在购买选举广告。2019年，我们在欧盟和印度选举前也将推出类似的工具。

我们在2018年是如何挫败史上规模最大的一起广告欺诈行为

2018年，我们与网络安全公司White Ops、美国联邦调查局（FBI）以及业界同仁紧密合作，挫败了我们见到过的史上规模最大、最复杂的国际广告欺诈行动之一。这个广告欺诈行为代号“3ve”，采用复杂策略对数据中心、感染恶意软件的计算机、欺诈域名和假冒网站加以利用。3ve总共创建了超过1万个伪造的域名，最活跃时每天生成超过30亿个广告竞价请求。

3ve试图逃避我们的打击，但我们通过多方协作取缔了他们的基础设施。我们将这一案件上报给美国联邦调查局（FBI），去年晚些时候，八人被提起了诉讼，罪名包括严重的身份盗窃和洗钱。阅读我们的安全博客以及我们与White Ops联合发布的这份白皮书，了解关于3ve以及我们取缔3ve的更多信息。

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广告助你增长游戏业务

2019年3月13日

by Sissie Hsiao

VP of Product, Mobile App Advertising

打造一款成功的移动游戏，需要付出各方面的努力。基于这款游戏获得商业上的成功？这是更进一步的问题。今天，我们发布了一些新的解决方案，以提升玩家终身价值。现在，你可以更加容易地与用户重新建立互动，并且通过全新、更智能的方式变现。

帮助非活跃用户重燃游戏热情

不得不承认，在你获取的玩家中，大多数在几天后便不再继续与游戏互动。而你增长业务的一个重大机会就是如何让这些不活跃的用户回归并重燃游戏热情。

我们在Google Ads中最新推出的互动应用广告系列(App campaigns for engagement)，能够利用Google平台上相关的广告，让玩家重新发现你的游戏并与之互动。通过互动应用广告系列，你可以通过多种不同的方式与玩家重新建立联系，例如鼓励流失的玩家完成新手教程，为玩家介绍在其离开之后新增的功能，或者让Android上的玩家第一次打开游戏(只有Google可以对此提供帮助)。点击这里了解更多信息，如果你有兴趣现在就开始尝试，请与你的Google客户代表联系。

从非付费玩家用户中获取收益

获取并留住用户非常重要，但是只有留存并不能创造收益。我们的内部数据显示，平均而言，仅有不到4%的用户会在应用内消费，而提升整体收入的一个方式就是通过广告。然而，有一些开发者担心广告会影响付费玩家的游戏体验，进而影响应用内消费的收入。试想一下，如果你能够仅针对不在应用中付费的玩家展示广告呢？好消息是，从现在起你可以这样操作了。

我们带来了一个新的变现解决方案，将广告和应用内购买整合到一个自动的解决方案中。从今天开始，Google AdMob的全新智能细分功能(smart segmentation)利用机器学习技术，可以根据玩家在应用内购买的可能性对用户进行划分。

经过智能细分的广告，将仅向预测为不会在应用内购买的用户展示，而预测为有可能付费的用户将不会看到广告，可以尽情享受游戏。你现在就可以创建一个带有智能细分功能的插页式广告，看看效果如何。

在下周召开的游戏开发者大会上，我们还将分享更多帮助提升玩家终身价值的新方式，敬请期待！我自己也非常期待这场大会，更密切关注着开发者们正在开发的新游戏——我一直在积极的寻找我最喜欢的新游戏！

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