不久前，在與世界冠軍柯潔九段的三番棋巔峰棋戰中，AlphaGo 獲得了成功。但這場競賽最主要的意義并不是競賽成果，而是進程中所產生的一切：從首盤棋戰中柯潔使出向AlphaGo進修而來的殘局方法，到配對賽中棋手們與AlphaGo的協同協作，這一切，均讓我們深切地感觸感染到AlphaGo為這項具有三千年汗青的陳舊游戲所帶來的全新變更，和圍棋界為此而發生的高興之情。關于棋手而言，AlphaGo不只僅只是敵手，更是一個啟示思想的對象，經由過程人與機械的配合協作，去摸索圍棋的更多能夠。

　　以Google翻譯為例，在運用深度進修以后，中文與英文之間的翻譯質量獲得了偉大的奔騰，這一次更新所獲得的提高，乃至跨越了曩昔十年所獲得提高的總和。同時，Google翻譯App中的很多適用功效也應用了AI技巧，好比圖象辨認可對標識和菜單停止即時圖象翻譯；而經由過程語音辨認和天然說話處置，你可以與講分歧說話的人輕松對話。

　　在為用戶供給立異產物的同時，我們異樣努力于贊助更多企業及開辟者將AI運用到本身的產物傍邊。是以我們供給了Google翻譯的 API接口，企業可以將神經收集機械翻譯技巧整合至本身的網站或運用法式。中國游戲廠商智明星通就在他們所開辟的游戲《列王的紛爭》中應用了Google翻譯API，贊助分歧國度的玩家在游戲中交換。

　　在Google翻譯及很多其它Google產物的面前是一個機械進修體系——TensorFlow。我們信任，加速 AI 行業成長，并讓企業和開辟者應用對象去發明屬于本身的AI運用非常主要，在這一理念使令下，2015年11月，我們將TensorFlow開源。在曩昔的20個月內，TensorFlow已成為互聯網上最受迎接的機械進修常識庫。在Python說話的在線軟件常識庫PyPi上，TensorFlow已被下載90萬 次，個中15%來自中國。清華年夜學天然說話處置與社會人文盤算試驗室的學者就應用TensorFlow來加深他們對說話的懂得；同時，還有許多中國創業公司在應用這個開源平臺，好比，播客運用CastBox經由過程TensorFlow停止用戶偏好剖析，并為用戶供給特性化內容推舉。

　　雖然有了這些使人高興的結果，但人工智能仍處于孩提時期。假如我們可以或許采用協作的方法，為人們供給立異、適用的產物；進一步鼓勵年夜學、企業和政策制訂者之間的協作；經由過程揭橥論文和開源AI軟件，讓迷信家和工程師更便捷地應用更好、更壯大的盤算對象及研討結果——信任我們可以或許在更加龐雜的社會范疇獲得偉大的沖破。也只要經由過程這些舉動，讓AI成為每一個人都觸手可及的對象，我們能力真正握住它為人類所帶來的弗成思議的機會。