全文 | 谷歌大神 Jeff Dean 授命，万字展望 5 大 AI 趋势

。在只不过几年中都赢得了非常大的退步，尤其在三幅片的聚合基本之中莫过于显着。例如，仅有期的基本现在确实了极少集合一个各种类型（如“irish setter”或“steetcar”）之以前可以成立逼确的三幅片，可以“填满”一个低分辨率的三幅片，以成立一个看起来十分自然现象的分光镜也就是说三幅片，甚至可以协作骗定总低左右度的自然现象情景。另一个例子是，可以将三幅片转换一系列离散 tokens，然后可用自回归聚合基本以低保确度进行时小分子。

三幅丨诱导传播基本（cascade diffusion models）的例子，从一个集合的各种类型聚合一最初三幅片，然后可用这些三幅

三幅丨诱导传播基本（cascade diffusion models）的例子

鉴于这些强劲的功能功能性背后，潜藏着的是更大的责任，所以我们不得已仔细掩蔽审查，这类基本的潜在运运用于以前提违背我们的认知科学法则。

除了精密的单蕴涵基本（single-modality models）均，大规模的多蕴涵基本（multimodal models）也在先后转到人们的全方位。这些基本是此以前坚实功能性的基本，因为它们可以接受多种类似于的重定向方式上（例如，口语、三幅片、句法、录像），而且在某些完全，还可以造成类似于的输借助于方式上，例如，从叙述功能性的片语或第三段聚合三幅片，或用生物体口语简要叙述三幅片的光影内容。这是一个难以置信观众们的分析方法斜向，因为类似于于普通人亚洲沿海地区，在多蕴涵资料之中格均不易修习（例如，阅读一些文章并看时则有展览品比极少极少阅读简单得多）。因此，将三幅片和评注一组可以共同努力进行时多种口语的参考资料专业训练任务，并且格均好地解读如何对评注和三幅片重定向进行时一组，可以对三幅片字幕专业训练任务（image captioning tasks）产生格均好的简化特性。同样，在光影和评注资料上的建立联系专业训练，也有助于很低光影分类法专业训练任务的正确功能性和鲁棒功能性，而在三幅片、录像和音频专业训练任务上的建立联系专业训练则可以很低所有方式上的泛立体化功能性能仅指标。还有一些耐人寻味的迹象仅指出，自然现象口语可以作为三幅片处理处理过程的重定向，告诉工具人如何与这个亚洲沿海地区交友，以及遏制其他软件包种系统，这伴随着客户端界内面的开发原先方法可能会则会发生变立体化。这些基本处理处理过程的方式上将除此以均句法、歌声、三幅片、录像和口语，甚至可能会限于结构立体化资料、专业知识三幅和整整脱氧核糖核酸资料等等。

三幅丨基于光影的工具人操作种系统的例子，需要泛立体化到一最初专业训练任务。左三幅：工具人即将继续执行一项用自然现象口语叙述为“将小麦放入陶瓷鸡蛋之中”的

这些基本不一定可用自监理修习（Self-supervised learning）的专业训练，在这种分析方法方法之中，基本从掩蔽到的“原始”资料之中修习，而这些资料不能被校对或标注。例如，GPT-3 和 GLaM 可用的口语基本，自监理的句法基本 BigSSL，光影对比修习基本 SimCLR，以及多蕴涵对比基本 VATT。自监理修习骗定大型句法标识基本也就是说之以前的句法查询之中的启动时句法标识极其重要技术（Automatic Speech Recognition）的法则上粗略度，同时极少可用 3% 的标注专业训练资料。这些仅有年来是难以置信愉悦的，因为它们可以大大缩减为特定专业训练任务启用 ML 所须的共同努力。而且，它们使得在格均有象征功能性功能性的资料上专业训练基本趋于格均不易，这些资料可以格均好地说明了类似于的亚繁殖地、沿海地区、口语或其他极其重要的问到维度。

所有这些仅有年来都相反专业训练需要处理处理过程多种资料方式上并应付数千或数百万专业训练任务的低能力也通用基本的斜向。通过协作均匀原产功能性基本，使得基本之中唯一被集合专业训练任务激活的均是那些针对其优立体化过的均，由此一来，这些多蕴涵基本可以趋于格均加低效。在预见的几年中都，我们将在名为“Pathways”的下以前代管理制度方式上和综合性共同努力之中执著这一愿景。随着我们把此以前的许多思路分离在三人，我们盼望在这一信息技术碰到实质功能性的成果。

仅有年来2：ML 的持续稳定功能性很低

由于定生产量器显卡均观设计、ML 查询算法和元修习（meta-learning）分析方法的退步，稳定功能性的很低即将推展 ML 基本向格均强的能力也演进。ML 管道的许多上都，从专业训练和继续执行基本的显卡到 ML 并行的各个组件，都可以在持续保持或很低整体功能性能仅指标的同时进行时稳定功能性优立体化。这些类似于的线程之中的每一个都可以通过显着的乘法遗传物质来很低稳定功能性，并且与几同一时间相比之下，可以将定生产量效益增加几个数生产量级。这种格均低的稳定功能性使许多极其重要的成果得以发挥效用，这些成果将之后非常大地很低 ML 的稳定功能性，使格均大、格均降低效益的 ML 基本需要以格均直接的效益开发原先，并进一步功能性普及会见。我对这些分析方法斜向倍感非常愉悦！

MLCERN功能性能仅指标的持续简化：

每以前代MLCERN都在以前几代的坚实上进行时了简化，使每个显卡的功能性能仅指标格均慢，并且不一定则会提低整个种系统的规模。其之中，具备大生产量显卡的 pods，这些显卡通过低速互联网联接在三人，可以很低大型基本的稳定功能性。

当然，飘移设备上的 ML 能力也也在非常大提低。Pixel 6 APP搭载了全一最初查询引擎张生产量处理处理过程器（Google Tensor processor），定制了强劲的MLCERN，以格均好地大力支持极其重要的设备上功能功能性。

我们可用 ML 来减慢各种定生产量器显卡的均观设计（上面将详细介绍），这也产生了好处，特别是在原材料格均好的 ML CERN上都。

持续简化的 ML 解释器和 ML 岗位接地的优立体化：

即使在显卡不能变立体化的完全，对于 ML CERN的Java和种系统软件包的其他优立体化也可以非常大很低稳定功能性。例如，“启动时调优多通道工具修习Java的轻松分析方法方法”展览品了如何可用 ML 来继续执行解释器设立的启动时调优，从而在相同的底层显卡上为一套 ML 程序发挥效用 5-15%（有时低远超 2.4 倍的简化）的进一步功能性能仅指标简化。GSPMD 叙述了一个基于 XLA Java的启动时并行立体化种系统，该种系统需要扩展大多数广度修习互联网管理制度方式上，超借助于CERN的内存容生产量，并已运运用于许多大型基本，如 GShard-M4、LaMDA、BigSSL、ViT、MetNet-2 和 GLaM 等等，在多个信息技术上产生了最精密的结果。

三幅丨在 150 ML 基本上可用基于 ML 的Java启动时调优，可以加慢以前端到以前端基本的更慢。

生物体建构力涡轮机的格均低效基本管理制度方式上的发掘出：

基本并行的不停简化，大大缩减了许多解决办法降到集合粗略度水平所须的定生产量生产量。例如，我们在 2017 年开发原先的 Transformer 结构，需要在几个 NLP 专业训练任务和翻译者法则上上很低极其重要水平。与此同时，可以可用比各种其他广为人知分析方法方法不算 10 倍甚至百倍的定生产量来发挥效用这些结果，例如作为 LSTMs 和其他尿素管理制度方式上。类似于地，光影 Transformer 需要在许多类似于的三幅片分类法专业训练任务之中阐释借助于简化的简介结果，尽管可用的定生产量生产量比变换神经元互联网不算 4 到 10 倍。

格均低效基本管理制度方式上的工具涡轮机发掘出：

神经元并行查询（NAS, Neural Architecture Search）可以启动时发掘出对于集合的解决办法邻接格均直接、最初颖的 ML 并行。NAS 的主要军事优势是，它可以大大缩减查询算法开发原先所须的岗位生产量，因为 NAS 在每个查询三维空间和解决办法邻接配对之中只非常须要一次功能性的岗位。此均，虽然原先继续执行 NAS 的岗位可能会在定生产量上很低廉，但由此造成的基本可以大大缩减北岸分析方法和原材料生态之中的定生产量，从而大大缩减整体能源须要。例如，为了发掘出演立体化 Transformer（Evolved Transformer）而进行时的一次功能性查询只造成了 3.2 吨的 CO2e，但是聚合了一个供 NLP 新社区之中的任何人可用的基本，该基本比大多的 Transformer 基本的稳定功能性低 15-20%。仅有期对 NAS 的可用发掘出了一种格均低效的并行 Primer（Ubuntu），与大多的 Transformer 基本相比之下，它增加了4倍的专业训练效益。通过这种方法，NAS 查询的发掘出效益不一定可以通过可用发掘出的格均低效的基本并行得不到补偿，即使它们只运运用于不算数北岸专业训练任务。

三幅丨与大多的 Transformer 基本相比之下，NAS 发掘出的 Primer 管理制度方式上的稳定功能性是以前者的4倍。

NAS 还被运用于发掘出光影信息技术之中格均直接的基本。EfficientNetV2 基本并行是神经元并行查询的结果，该查询建立联系优立体化了基本粗略度、基本尺寸和专业训练更慢。在 ImageNet 法则上测试之中，EfficientNetV2 很低了 5 到 11 倍的专业训练更慢，同时大大缩减了无论如何最精密基本的尺寸。CoAtNet 基本管理制度方式上是通过一个管理制度方式上查询成立的，该管理制度方式上查询选人用了光影 Transformer 和变换互联网的思路，以成立一个分离基本管理制度方式上，其专业训练更慢比光影 Transformer 慢 4 倍，并赢得了一最初 ImageNet 极其重要水平。

三幅丨与之以前的 ImageNet 分类法基本相比之下，EfficientNetV2 授予了格均好的专业训练稳定功能性。

查询的广为运运用于有助于简化 ML 基本并行和查询算法，除此以均强立体化修习（RL，Reinforcement Learning）和进立体化极其重要技术（evolutionary techniques）的可用，激励了其他分析方法管理制度人员将这种分析方法方法运运用于到类似于的信息技术。为了共同努力其他人成立他们自己的基本查询，我们有一个Ubuntu的基本查询和平台，可以共同努力他们探寻发掘出其感兴趣的信息技术的基本查询。除了基本管理制度方式上以均，启动时查询还可以运用于发掘出一最初、格均直接的强立体化修习查询算法，这是在中期 AutoML-Zero 岗位的坚实上进行时的，该岗位展览品了启动时立体化监理修习查询算法发掘出的分析方法方法。

均匀原产的可用：

均匀原产功能性是查询算法的另一个极其重要的退步，它可以以前所未有地很低稳定功能性。均匀原产功能性是仅指基本带有非常大的容生产量，但对于集合的专业训练任务、示例或 token，极少激活基本的某些均。2017 年，我们推借助于了均匀原产离子通道专家分离层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer），在各种翻译者法则上上展览品了格均好的功能性能仅指标，同时在定生产量生产量上也持续保持着一定的军事优势，比无论如何最精密的稀疏 LSTM 基本不算 10 倍。仅有期，Switch Transformer 将专家分离画风的管理制度方式上与 Transformer 基本管理制度方式上分离在三人，在专业训练整整和稳定功能性上都比稀疏的 T5-Base Transformer 基本很低了 7 倍。GLaM 基本仅指出，Transformer 和分离专家画风的层可以配对在三人，可以造成一个一最初基本。该基本在 29 个法则上线上平均超过 GPT-3 基本的粗略度，可用的专业训练能生产量缩减 3 倍，废土话定生产量缩减 2 倍。均匀原产功能性的种概念也可以运用于增加本体 Transformer 管理制度方式上之中警觉有助于的效益。

三幅丨BigBird 均匀原产警惕基本由简而言之 tokens、局部 tokens和一组随机 tokens 构成。

就定生产量稳定功能性而言，在基本之中可用均匀原产功能性也许是一种带有很低潜在收益的分析方法方法，而就在这个斜向上进行时思路的分析方法思路而言，我们只是触及了较厚。

这些很低稳定功能性的分析方法方法之中的每一种都可以分离在三人，这样，与英美两国平均可用 P100 GPUs 专业训练的基线 Transformer 基本相比之下，迄今在低效资料之中心专业训练的等效粗略度口语基本的持续功能性稳定功能性很低了 100 倍，造成的 CO2e 废水生产量缩减了 650 倍。这甚至还不能难以发挥效用查询引擎的碳之中和（carbon neutral），100% 的可再生持续功能性最大限度。

仅有年来3：工具修习正趋于对一个人和新社区格均加有益

随着 ML 和硫显卡（如 Pixel 6 上的 Google Tensor 处理处理过程器）的创最初，许多最初趣味已是可能会，飘移设备需要格均持续直接地认知词法和生态。这些退步很低了设备的可会见功能性和易用功能性，同时定生产量能力也也有提升，这对于飘移照相、系统对翻译者等广为人知功能功能性至关极其重要。比如说的是，仅有期的极其重要技术退步还为客户端缺不算了格均加个功能性立体化的趣味，同时强化了该软件包必要措施。

人们比以往任何时候都依赖他们的APP屏幕来纪录日常孤独和艺术创作灵感。工具修习在定生产量照相之中的巧妙运运用于提升了APP底片的功能功能性，使它们格均易于可用，造成了格均降低效益的三幅片。一些精密的极其重要技术，如简化的 HDR+，在弱光下的拍摄地能力也，格均好的人像处理处理过程功能功能性，及格均大的包容功能性使得APP摄像可以格均确实地说明了拍摄地具体来说。Google Photos 之中基于工具修习的强劲工具如 Magic Eraser 等还能进一步功能性优立体化照片。

除了用APP进行时建构均，许多人还依赖APP与他人系统对跨口语沟通，例如在接听时可用 Live Translate 和 Live Caption。由于自我监理修习（self-supervised learning）和有噪音的教职员专业训练（noisy student training）等极其重要技术，句法标识正确率持续缓解。对有腔调的句法、嘈杂的句法或重叠句法等有显着的缓解。在评注到句法小分子的退步坚实上，人们可以可用查询引擎朗读极其重要技术 Read Aloud 在愈来愈多的和平台上收听网页和文章，使提供讯息格均加之以前宜，跨越多了蕴涵和口语的障碍。通过稳定聚合的即时翻译者，查询引擎翻译者（Google Translate）的系统对句法翻译者水平非常大缓解。降低效益的句法翻译者在多口语文化交流时缺不算了格均好的客户端趣味。在 Lyra 句法JPEG和 Soundstream 音频JPEG之中，工具修习与传统习俗JPEG分析方法方法相分离使句法、音乐艺术创作和其他歌声需要以低得多的传输速率保确地传送。

计算机系统评注自由选人择（Smart Text Selection）等工具得不到了简化，它可以启动时自由选人择电土话号码或URL等讯息，以之以前复制和贴。此均，Screen Attention 可以防止APP三幅标变暗，凝视标识极其重要技术难免的简化。工具修习还让人们的孤独格均加确保。例如， Suspicious Message Alerts 对可能会的互联网潜水反击提借助于预警，Safer Routing 提借助于格均加确保的替代分段。

难以发挥效用这些功能功能性可用资料的持续功能性，把它们默认设立为不共享是很极其重要的。以上所述的许多功能功能性都在 Android的Private Compute Core 之中直通。这是一个Ubuntu的、确保的生态，与操作种系统的其余均隔离开。Android 确保未经客户端决定，不则会将在 Private Compute Core 之中的资料共享给任何运运用于程序。Android 还正当 Private Compute Core 的任何功能功能性反之亦然会见互联网。功能功能性通过一小均Ubuntu API 与 Private Compute Services 进行时通信，这样就能移出身份脆弱讯息并可用美国联邦政府修习、美国联邦政府分析方法和私人讯息参考资料等功能功能性必要措施该软件包。

这些极其重要技术对于演进下以前代定生产量和交互范例至关极其重要，一个人或公共设备非常须要在不损害该软件包的完全修习并共同努力专业训练（查询算法）基本。美国联邦政府的无人监理修习分析方法方法，可以建构借助于愈来愈计算机系统的种系统。这些种系统的交互格均加直观，格均像是一个社交实体，而不是一台工具。只有对我们的极其重要技术进行时淋漓尽致变革，才有可能会广为而对等地具备这些计算机系统种系统，让它们大力支持神经元定生产量。

仅有年来4：工具修习在科学、有益和持续功能性演进上都的因素愈来愈大

仅有年来，我们碰到工具修习在物理学、生物体等坚实科学科的因素愈来愈大，在可再生持续功能性和针灸等信息技术也有许多难以置信愉悦的运运用于。定生产量器光影基本对一个人和亚洲沿海地区解决办法都难免效用。它们可以共同努力医生进行时岗位，不断扩大我们对神经元神经生物体学的解读，还可以缺不算格均好的气象该种系统，加慢救灾岗位。其他各种类型的工具修习基本能发掘出缩减可再生和很低替代持续功能性产生产量的分析方法方法，在防范干旱变立体化上都至关极其重要。这样的基本甚至可以作为艺术艺术创作的艺术创作工具！随着工具修习趋于格均强化健（鲁棒）和充实，它在的运运用于潜力之后不断扩大，有助于应付我们遭遇的一些最具挑战功能性的解决办法。

定生产量器光影缺不算一最初难以捉摸：

在只不过的十年中都，定生产量器光影的退步使定生产量器需要进行时类似于科学信息技术的各种专业训练任务。在神经元科学之中，启动时重建极其重要技术可以从神经元薄片的分光镜电子显薄镜三幅片之中描绘出神经元的神经元联接结构。以前些年，查询引擎为分析方法大鼠、小动物的脑部建构了这样的能源，月份，我们与哈佛国立大学的雅希特伊斯实验室室（Lichtman Lab）共同开发，进行时了第一次大规模的生物体神经节神经细胞联接分析方法。该分析方法跨越多了所有皮层的多个细胞核各种类型。这项岗位的以前提是共同努力神经元科学家分析方法难以置信惊叹的生物体脑部。例如，下三幅阐释了婴幼儿脑部之中左右 860 亿个神经元元之中的 6 个。

定生产量器光影极其重要技术还缺不算了强劲的工具来防范亚洲沿海地区挑战。基于广度修习的气象该种系统分析方法方法用卫星和雷远超站三幅片作为重定向，分离其他电离层资料，造成比传统习俗的基于物理学的基本格均正确的阴雨和降水该种系统，该种系统整整低左右远超 12 星期。它们还可以比传统习俗分析方法方法格均慢地造成格均一最初该种系统，这在极以前端阴雨时期可能会是至关极其重要的。

具备正确的建筑均观设计足迹纪录对于从人口估计和城市演进到人道主义响应和生态科学的一系列运运用于都是至关极其重要的。在亚洲沿海地区上的许多地方，除此以均马远超加斯加的大均沿海地区，这一讯息以以前是无法授予的，但一最初分析方法仅指出，将定生产量器光影极其重要技术运运用于卫星三幅片可以共同努力标识中国地区极少限于的建筑均观设计疆界内。这一分析方法方法的结果已在封闭建筑均观设计资料集之中披露，这是一种一最初封闭提供的资料能源，其之中就其联 5.16 亿座覆盖马远超加斯加中国地区大均沿海地区的建筑均观设计的一段距离和占地面积。我们还需要在与亚洲沿海地区粮食原先署的共同开发之中可用这一独特的资料集，通过 ML 的运运用于缺不算灾难功能性后的更慢死伤审计。

在有益信息技术的运运用于：

除了推进坚实科学，认知科学还可以在格均广为的极少限于为针灸和生物体有益做借助于贡献。在有益信息技术来进行定生产量器科学非常是什么最初鲜事。但工具修习关上了一最初正门，产生了一最初以前程和挑战。

以DNA学信息技术为例。定生产量器从一开始就对DNA学很极其重要，但是工具修习提低了一最初功能功能性并颠覆了旧的方式上。当查询引擎的分析方法管理制度人员探寻这一信息技术的岗位时，许多专家视为来进行广度修习来推论基因变异的思路是牵强的。今日，这种工具分析方法方法被视为是最精密的。查询引擎披露的Ubuntu软件包 DeepConsensus 以及与加州国立大学洛杉矶分校（UCSC）共同开发的 Pepper-DeepVariant 缺不算了尖以前端的讯息学大力支持。我们想格均多的更慢人类基因组原先可以在仅有期转到极少极少运运用于信息技术，并对病症造成极少极少因素。

以DNA学信息技术为例。定生产量极其重要技术之以前对DNA学非常极其重要，但工具修习分析方法方法或多或少了之以前的旧方式上，并增添了一最初功能功能性。原先，查询引擎的分析方法管理制度人员可用工具修习在该信息技术落幕分析方法时，许多专家视为可用广度修习极其重要技术从人类基因组原先仪之中推论以前提发挥效用基因变异的思路是不可行的。但今日，工具修习是最精密的分析方法分析方法方法。并且预见工具修习将扮演格均极其重要的片中，比如DNA学公司即将开发原先格均粗略、格均慢的最初人类基因组原先仪，它非常须要也就是说格均好的废土话能力也。我们也披露了 DeepConsensus Ubuntu软件包，以及与 UCSC 共同开发的 PEPPER-DeepVariant，为这些最初电子设备缺不算坚实功能性的讯息学大力支持。我们想这些功能性能仅指标格均强的人类基因组原先仪可以尽慢运运用于在极少极少病症之中并造成有益因素。

三幅丨DeepConsensus 之中的 Transformer 结构示意三幅，它可以纠正人类基因组原先差错，很低正确率。

工具修习也可以在处理处理过程人类基因组原先资料以均起效用，比如可用工具修习减慢个功能性立体化有益的DNA讯息建设。广为特异性和人类基因组原先个体的大型生物体取样库的建立，可以彻底或多或少我们解读和管理制度病因遗传易感功能性的方法。基于工具修习的特异性分析方法方法可以很低将大型三幅片和评注资料集转换为可运用于遗传就其分析方法特异性的可扩展功能性，并且 DeepNull 也可以来进行大型特异性资料进行时遗传分析方法。我们也很就让将这两种Ubuntu分析方法方法发布给科学界内。

三幅丨根据生物体取样库之中的DNA资料，聚合的动物学和病因功能表型的大规模生产量立体化处理过程

正如工具修习可以共同努力我们碰到DNA资料之中的黑影均观上一样，它也可以共同努力我们从其他有益资料各种类型之中发掘出并校对最初讯息。病因的诊断不一定除此以均方式上标识、亲密关系生产量立体化和在大生产量各种类型之中标识借助于最初范例等专业训练任务，而这些都是工具修习擅低左右的。查询引擎的分析方法管理制度人员现在可用工具修习来应付各种各样的解决办法，但也许不能一个解决办法比它在针灸成像之中的运运用于有格均大成果。

查询引擎在 2016 年发表文章了一篇关于广度修习在癌症神经纤维病症SNP之中运运用于的人文科学论文，被《英美两国针灸则会杂志》（JAMA）的编辑选人为十年来最具因素力的入选人为人文科学论文之一。这骗定它不极少在工具修习和有益上都带有广为因素力，并且也是十年来最具因素的 JAMA 人文科学论文之一。而且我们的分析方法因素非常极少限于对人文科学论文，而是限于普通人亚洲沿海地区之中建立种系统的能力也。通过我们的亚洲沿海地区共同开发伙伴互联网，该计划现在共同努力孟加拉国、泰国、德国和英国的数万名病症进行时病因SNP，否则他们自己可能会不能能力也接受这种打击左眼病因的验证。

我们想碰到格均多工具修习来进行种系统的协同作战，以运运用于到缓解白血病SNP、验证肺癌、减慢胃癌化学疗法、标记极度x光和对以前列腺癌活检分级上。工具修习为每个信息技术都缺不算了一最初共同努力。比如工具修习来进行的结肠镜检测，就是一个遥遥领先了既有坚实的例子。结肠镜检测比如说只是诊断结肠癌，还可以在化疗处理过程之中切除溃疡，是正当病因演进和预防功能性严重影响病因的战略要地。在该信息技术之中，我们现在确实工具修习可以共同努力确保医生不略去溃疡，共同努力验证难以发掘出的溃疡，还可以提低维度来很低精细度，例如运运用于连动定位和三幅形极其重要技术。在与开罗 Shaare Zedek Medical Center 诊疗之中心的共同开发之中，实验室确实这些种系统可以系统对岗位，平均每次化疗可以验证到一个可能会则会漏检的溃疡，而且每次化疗的差错警报不算于 4 次。

三幅丨对一般极度、结核病和COVID-19 的确阳功能性、骗阳功能性以及确阴功能性、骗阴功能性的胸部 X 光片（CXR）进行时生产量化。

Care Studio 是另一个有潜力的诊疗保健原先，它可用最精密的工具修习和 NLP 极其重要技术来分析方法结构立体化资料和诊疗纪录，并在错误的整整为诊疗医生缺不算就其讯息，共同努力他们缺不算格均致力和正确的化疗。

尽管工具修习可能会对不断扩大会见生产量和很低诊疗正确功能性很极其重要，但我们发掘出有一最初仅有年来即将借助于现：可用工具修习共同努力人们的日常有益和甜蜜。我们日常可用的设备都协同作战有强劲的传感器，可以共同努力人们普及有益仅指标和讯息，使人们可以对自己的有益做借助于格均深思熟虑的提议。迄今现在有了可以审计心率和呼吸kHz的笔记本电脑屏幕，并且无须额均的显卡设备。Nest Hub 设备可以大力支持非接触式睡眠认知，让客户端格均好地了解到自己的夜间有益上述情况。我们可以在自己的 ASR 种系统之中非常大很低无序句法标识的低质生产量，也可以可用工具修习共同努力有句法障碍的人解构歌声，使他们需要用自己的歌声文化交流。也许，可用工具修习让笔记本电脑共同努力人们格均好地分析方法热病上述情况，或者共同努力左眼更少的人慢跑，非常是遥不可及的：这些以前程确实预见是祥和的。

运用于非接触式睡眠认知的自定义工具修习基本可以直接地处理处理过程年中的3维雷远超站张生产量（汇总了一定距离、kHz和整整极少限于的社交活动），从而启动时定生产量借助于客户端清醒或睡觉时的可能会功能性。

工具修习在干旱恐慌之中的运运用于：

干旱变立体化也是一个至关极其重要的信息技术，对生物体来说带有非常考虑到的打击。我们非常须要共同努力来扭转有害废水的仅有年来，以确保预见的确保和繁荣。而格均好地了解到类似于自由选人择对干旱的因素，可以共同努力我们用多种方法防范这一挑战。

为此，我们在查询引擎地三幅之中推借助于了生态必要措施分段，预料该分析方法方法可以每年节省整整左右 100 万吨二氧立体化可再生（相当于在道路上缩减 20 多万辆卡车）。仅有期的实验室分析方法仅指出，在英美两国休斯敦可用查询引擎地三幅导航可以发挥效用格均慢、格均生态必要措施的分段，节省整整了 1.7% 的二氧立体化可再生生产量和 6.5% 的旅行整整。此均，还可以让地三幅软件包格均好地难以发挥效用电动车，共同努力消除中都程焦虑，努力人们可用无废水的巴士及。我们还与亚洲沿海地区各地的城市进行时共同开发，来进行汇总的历史交通资料，共同努力缓解行人道计时器设立。在左右旦和巴西进行时的一项中期示范分析方法阐释，有检测交叉处的燃油耗用和延误整整缩减了 10-20%。

三幅丨选人用查询引擎地三幅的生态必要措施分段，将则会展览品最慢和最耗油的分段，所以你可以自由选人择骗定一条非常适合你的路

从低左右远来看，乏燃料有望已是一种或多或少亚洲沿海地区方法的可再生持续功能性。在与 TAE Technologies 的低左右期以来共同开发之中，我们通过设立 1000 多个就其遏制值，可用工具修习来共同努力内爆乏燃料下都的自由电子。通过我们的共同开发，TAE 发挥效用了 Norman 乏燃料的主要以前提，这离我们发挥效用最大限度的乏燃料又仅有了一步。这台工具能在 3000 万开尔文的熔点下下都的自由电子 30 毫秒，这是种系统可用kW以内的极限。迄今他们现在均观设计进行时了一个格均强劲的乏燃料工具，并想该工具能在十年内展览品借助于发挥效用乏燃料最大限度的必要条件。

并且，我们还得共同努力防范愈来愈相似的倒塌和洪水（像数百万加州人一样不得已难以发挥效用不定期的“倒塌季节”）。月份，我们披露了一份由卫星资料大力支持的倒塌疆界内地三幅，共同努力澳大雅亚人得心应手地在自己设备上了解到倒塌的大致规模和一段距离。我们还将查询引擎上所有的倒塌讯息进行时定位，并在亚洲沿海地区极少限于进行时推借助于。我们也之以前在运运用于三幅形优立体化查询算法来共同努力优立体化倒塌紧急分段，以共同努力人们确保解救更慢推进的倒塌。2021 年，我们的洪水该种系统计学划的预警种系统覆盖以内不断扩大到 3.6 亿人，是以前一年的三倍以上，并向遭遇狂风风险年轻人的飘移设备反之亦然发送了 1.15 亿多条通知。我们还首次在普通人亚洲沿海地区种系统之中协同作战了基于 LSTM（低左右短时记忆互联网）的预见基本和 Manifold 基本，并共享了种系统之中所有组件的详细讯息。

三幅丨查询引擎地三幅之中的倒塌三幅在紧急完全为人们缺不算极其重要讯息。

我们也在共同努力充实持续功能性演进原先。查询引擎在 2007 年已是第一家发挥效用碳之中和的大型公司，也在 2017 年已是第一家可用 100% 可再生持续功能性的公司。我们运营着行业之中最清洁的亚洲沿海地区云，也是亚洲沿海地区上最大的可再生持续功能性大企业采购商。在 2020 年，我们已是第一家许诺在亚洲沿海地区所有资料之中心和大学校园之中全天候直通无碳持续功能性的大型公司。这比将持续功能性可用与可再生持续功能性相也就是说的传统习俗分析方法方法格均具挑战功能性，但我们想能在 2030 同一时间进行时这一以前提。迄今，工具修习基本专业训练的可再生是该信息技术关切的主要解决办法，而在基本管理制度方式上、资料之中心和工具修习CERN上都做借助于错误的自由选人择，可以缩减左右 100-1000 倍的碳足迹专业训练生产量。

仅有年来5：对工具修习有格均深入和格均广为的解读

随着工具修习在极其重要技术厂家和社则会之中的运运用于愈来愈广为，为了确保它被对等和负责任地运运用于，我们须要之后开发原先最初极其重要技术，以确保它惠及格均多人。这是我们“一视同仁认知科学和秉持极其重要技术”（Responsible AI and Human-Centered Technology）分析方法核查小组的主要分析方法综合性，也是我们对各种责任就其意念进行时分析方法的信息技术。

基于客户端运运用于软件包厂家社交活动的录用种系统是分析方法的综合性信息技术。由于这些录用种系统不一定由多个类似于均构成，解读它们的对等功能性不一定非常须要深入了解到单个均以及各个均配对在三人时的举动。仅有期的分析方法岗位阐释了很低单个均和整个录用种系统的对等功能性的分析方法方法，有助于格均好地解读这些亲密关系。此均，当从客户端的黑影社交活动之中修习时，录用种系统以一种无差值的方法进行时修习。因为从以以前客户端所展览品的计划之中反之亦然修习的分析方法方法之中则会展现借助于很显着的差值。并且如果不对这种差值进行时纠正，录用厂家被展览品的一段距离越多暗淡，它们就越多不易被频繁录用给预见的客户端。

与录用种系统一样，词法生态在计算机语言者之中也很极其重要。因为大多数计算机语言者种系统都是独立地翻译者单个片语，非常能额均的词法生态。在这种完全，它们不一定则会强化与功能性取向、成年或其他信息技术有关的种族族裔。为此，我们低左右期以来以来之以前在分析方法如何缩减翻译者种系统之中的功能性取向种族族裔。为了共同努力翻译者界内分析方法，月份我们基于维基百科生平的翻译者来分析方法翻译者之中的功能性取向种族族裔，并披露了一个资料集。

协同作战工具修习基本的另一个相似解决办法是原产转移：如果专业训练基本的资料统计学原产与重定向基本的资料统计学原产不一致，那么有时基本的举动是不可预见的。仅有期的分析方法之中，我们可用 Deep Bootstrap 基本来比较普通人亚洲沿海地区和“难得亚洲沿海地区”（ideal world）的相异，以前者的专业训练资料是更少的，而后者具备无限的资料。格均好地解读基本在这两种完全（确实与难得）的举动，可以共同努力我们开发原先借助于格均适运用于最初生态的基本，并缩减在比较简单专业训练资料集上的差值。

尽管人们对工具修习查询算法和基本开发原先的岗位有以前所未有的关切，但分析方法者们对于资料校对和资料集的管理制度不一定关切较不算，但这些分析方法也非常极其重要，因为工具修习基本所专业训练的资料可能会是北岸运运用于之中借助于现种族族裔和对等功能性解决办法的潜在原因。分析方法工具修习之中的资料诱导可以共同努力我们标识工具修习计划孤独史之中，可能会对结果造成不小因素的环节。这项关于资料诱导的分析方法现在在制订后的 PAIR 范本之中为资料校对和审计缺不算了证词大力支持，该范本主要紧贴的是工具修习的开发原先管理制度人员和均观设计管理制度人员。

三幅丨类似于红色的箭头问到都可的资料诱导，每个诱导不一定发源地下游均，在工具修习开发原先处理过程之中复合，并体以以前北岸均。

格均好地解读资料是工具修习分析方法的一个极其重要均。我们对一些分析方法方法进行时分析方法，来格均好地解读特定的专业训练范例对工具修习基本的因素，这可以共同努力我们发掘出和核查极度资料，因为差错标记的资料或其他类似于的解决办法可能会则会对整个基本举动造成更大的因素。同时，我们还建立了“了解到你的资料”（Know Your Data）工具，以共同努力工具修习分析方法管理制度人员和从业管理制度人员格均好地了解到资料集的属功能性。月份，我们还进行时了案例分析方法，教你如何可用“了解到你的资料”工具来探寻资料集之中的功能性取向种族族裔和成年种族族裔等解决办法。

三幅丨“了解到你的资料”截三幅阐释了叙述原创性和功能性取向词汇之间的亲密关系。

因为动态可用法则上测试资料集在工具修习作信息技术之中不可或缺本体片中，了解到它也很极其重要。尽管对单个资料集的分析方法现在趋于愈来愈少见，但对整个信息技术的动态可用资料集的分析方法基本上不能得不到必要探寻。在仅有期的分析方法岗位之中，我们第一个发表文章了关于动态的资料定制立、选人用和重用的大规模经验功能性分析方法。这项分析方法岗位为发挥效用格均严苛的审计，以及格均对等和社则会立体化的分析方法缺不算了立论。

对每一个人来说，成立格均具包容功能性和格均不算种族族裔的公共资料集是共同努力缓解工具修习信息技术的一个极其重要分析方法方法。2016 年，我们披露了封闭三幅片（Open Images）资料集，它就其联了左右 900 万张三幅片，这些三幅片用三幅片标记标注，涵盖了数千个具体来说各种类型和 600 类的疆界内凸标注。

月份，我们在封闭三幅片扩展（Open Images Extended）集合之中引入了包容功能性人物标注（MIAP）资料集。该集合就其联格均明晰生物体传统习俗意义的疆界内凸标注，每个标注都带有与对等功能性就其的属功能性，除此以均认知的功能性取向和成年以内。随着人们愈来愈致力缩减不对等的种族族裔，作为一视同仁的认知科学（Responsible AI）分析方法的一均，我们想这些标注需要努力现在可用封闭三幅片资料集的分析方法管理制度人员在他们的分析方法之中纳入对等功能性分析方法。

我们的制作组非常是唯一一个成立资料集来缓解工具修习特性的制作组，我们还成立了“资料集查询”（Dataset Search）分析方法方法，使得无论来自哪中都的客户端都可以在我们的共同努力下发掘出一最初和简单的资料集。

新社区交友：

查询引擎着重防范互联网极端主义解决办法，除此以均可用极以前端口语，发表文章蔑视言论和带入虚骗讯息等。需要可靠、低效和大规模地验证到这些举动，对于确保和平台确保至关极其重要，同时也能避免工具修习通过无监理修习的方法从互联网上大生产量复制这些负面讯息。在这上都，查询引擎引领了领先的 Perspective API 工具。但是如何在大规模情景之中精细地验证借助于有害讯息基本上是一个复杂的解决办法。在仅有期，我们与类似于的人文科学伙伴共同开发，引入了一个进一步的分类法法来防范不停变立体化的互联网蔑视和互联网骚扰上述情况。查询引擎还对如何发掘出隐蔽功能性互联网极端主义，如薄族裔进行时了分析方法。不一定，薄族裔在互联网极端主义的解决办法之中不易被忽视。我们发掘出，对薄族裔这种主观种概念进行时资料评注的传统习俗分析方法方法很可能会将不算数族裔边缘立体化。因此查询引擎提借助于用多专业训练任务基本来应付解决办法的一最初分类法建模分析方法方法。此均，查询引擎的 Jigsaw 制作组与乔治华盛顿国立大学（George Washington University）的分析方法管理制度人员共同开发，通过定功能性分析方法和互联网某种程度的内容分析方法，分析方法了极以前端的蔑视个体如何在社交媒体和平台上带入虚骗讯息。

另一个潜在的解决办法是，工具修习查询算法聚合的基本有时则会造成缺乏证词大力支持的结果。为了在解决办法回答、归纳和土话语之中应付这一解决办法，查询引擎开发原先了一个一最初基本来举例来说查询算法结果以前提可以归因于特定的可能。我们披露了评注范本，并确实可以可用这项可靠的极其重要技术来对候选人基本进行时审计。

基本的交互式分析方法和加载基本上是一视同仁地可用工具修习口语的极其重要。查询引擎对 Language Interpretability Tool 的极其重要技术和功能功能性进行时了格均最初。格均最初除此以均对三幅片和表格资料的大力支持，从 What-If Tool 之中继承很久的各种功能功能性，以及 Testing with Concept Activation Vectors 极其重要技术对对等功能性分析方法的内嵌大力支持。工具修习种系统的可解释功能性也是查询引擎提借助于的“一视同仁的 AI 愿景”（Responsible AI vision）的极其重要均。在与 DeepMind 的共同开发下，查询引擎开始了解到自我专业训练的AlphaZero国际象棋种系统是如何提供生物体的象棋种概念的。

查询引擎还在共同努力截弯取直“一视同仁的认知科学”的第一人称和格局，使其遥遥领先的西方的局限。一项仅有期的分析方法提借助于在非的西方后期背景下，基于的西方独立机构和建设计划的查询算法对等种概念非常原则上。分析方法为孟加拉国的查询算法对等分析方法缺不算了启程点和最初途径。查询引擎即将几大洲致力开展核查，以格均好地了解到人们对认知科学的看法和偏好。的西方第一人称下的查询算法对等分析方法极端于只关切不算数几个解决办法，因此造成了很多非的西方后期背景下的查询算法种族族裔解决办法被或多或少。为了应付这一悬殊，我们与肯塔基国立大学（University Of Michigan）共同开发，开发原先了一种弱监理薄的自然现象口语处理处理过程（NLP）基本，以之以前在格均广为的地理文立体化用语之中验证借助于口语种族族裔，说明了生物体在类似于的地理生态之中对危险功能性和非危险功能性口语的判断。

此均，查询引擎还探寻了工具修习在演进之中国家的运运用于，除此以均开发原先一个以农民为之中心的工具修习分析方法方案。通过这项岗位，我们想努力认知科学信息技术格均多直觉如何将工具修习大力支持的应付方案带给千万小农户，以缓解他们的孤独和新社区。

让整个社则会的公共雅益就其方加入到工具修习研制出协同作战的各过渡期是查询引擎即将共同努力的斜向，这让查询引擎牢记什么才是最非常须要应付的解决办法。本着这一法则，我们和非营雅一个组织负责人、政府和非政府一个组织象征功能性以及其他专家之间举行了有益对等分析方法峰则会（Health Equity Research Summit），争辩如何将格均多的对等带入整个工具修习的生态种系统，使对等法则从原先的应付解决办法纵贯到结果审计的就此一步。

从社则会借助于发的分析方法分析方法方法让查询引擎在工具修习的种系统之中就直觉小数点福雅和种族对等解决办法。查询引擎想格均多了解到马远超加斯加裔澳大雅亚人对 ASR 种系统的趣味。查询引擎也在格均广为地听取对政府的赞同，以了解到工具修习如何在不小孤独流血事件之中缺不算共同努力，例如缺不算父母亲陪伴。

随着工具修习能力也的很低和在许多信息技术的因素，工具修习之中的该软件包必要措施是一个分析方法综合性。沿着这个思路，我们力图应付大型基本之中的该软件包解决办法。查询引擎既合理化专业训练资料可以从大型基本之中分离出来，也仅指借助于了如何在大型基本（例如 BERT）之中发挥效用该软件包必要措施。除了上面所述的美国联邦政府修习和分析方法极其重要技术，我们还之以前在可用其他法则功能性和实用功能性的工具修习极其重要技术来必要措施该软件包。例如公用聚类、公用个功能性立体化、公用等价补全、公用增生产量生产量化、公用分位数、半三维空间的公用硬朗修习，以及公用 PAC 修习。此均，我们之以前在扩展可针对类似于运运用于和打击基本定制的该软件包种概念，除此以均标记该软件包和客户端与计划级别该软件包。

资料集：

查询引擎体认到封闭资料集对工具修习和就其分析方法信息技术的少见意义，我们之后不断扩大我们的Ubuntu资料集和能源，并在 Google DataSet Search 之中提低了封闭资料集的亚洲沿海地区索引。月份，我们披露了一系列各个分析方法信息技术的资料集和工具：

归纳

人文科学分析方法不一定要亲身经历多年才能在普通人亚洲沿海地区造成因素。认知科学信息技术先驱的岗位以以前对以以前的查询引擎厂家和全亚洲沿海地区都造成了戏剧功能性的因素。对 TPU 等工具修习CERN和 TensorFlow、JAX 等软件包的开发原先经赢得了丰硕成果。查询引擎在自己的厂家之忠孝愈来愈多地可用工具修习基本，因为它功能功能性强劲，在功能性能仅指标极其重要型的实验室和原材料之中展现优异。在成立 Seq2Seq、Inception、EfficientNet 和 Transformer 等基本的处理过程之中对基本结构的分析方法即将推展口语解读、光影、句法标识等信息技术的退步。口语、光影和句法标识等信息技术对应付解决办法带有变革功能性，因此，这各种类型的工具修习基本被广为协同作战运用于许多厂家之中，除此以均 Search, Assistant, Ads, Cloud, Gmail, Maps, YouTube, Workspace, Android, Pixel, Nest 和 Translate。

对工具修习和定生产量器科学来说，这是一个激动人心的后期。通过处理处理过程口语、光影和歌声，定生产量器解读周围的亚洲沿海地区并与之交友的能力也在不停很低。同时定生产量器也在不停为生物体开拓最初北界内贡献力生产量。以前文所述的五个上都正是这断断续续历险之中的许多退步的数据流！

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