Google云AI及机器学习研发主管李佳
Google云AI及机器学习研发主管李佳也来到了围棋峰会现场。
2016年11月，这位年轻的华人女性工程师同导师李飞飞一同加入Google，并负责Google云AI及机器学习方面的业务，出任研发主管。
在此之前，李佳凭借计算机视觉、机器学习、人工智能、移动视觉、电子商务、产品推荐、以及图像搜索等领域的创新知名硅谷，是Snapchat的技术中坚，甚至在2016年还被Business Insider 评选为 “领导 Snapchat 的神秘力量”之一。
为何在Snapchat上市前期加盟Google，李佳解释了自己的想法：
首先我非常享受在Snap的工作过程，看到了一个100多人的很小的公司成长到2000人的公司，这是从一个只有几间办公室的小公司到IPO的成功，这个过程是非常有意思的。
其次，在这个过程中，我个人看到了整个机器学习和计算机视觉对媒体公司和娱乐公司的影响，我从中受益匪浅，同时觉得挺有成就感。
我当时在收到 Google 邀请的时候，当时在想确实AI人才是比较稀缺的，高科技公司和当红独角兽企业可以找到自己AI的人才，但是还有很多的公司或者是传统行业，他们是没有同等机会的。
Google云这个机会对我来说，是能够把机器学习和AI能够带给更多的公司。作为AI的研究者和技术工作者，看到自己的技术和开发出来的成果能够影响到这么多各行各业，我觉得是非常好的机会。所以当时做了这个决定，当然到了Google之后，同时也看到了各行各业对机器学习和AI的需求，我觉得这个过程确实是非常令人兴奋的。
同时，身为Google云AI及机器学习研发主管的李佳，也披露了团队的核心目标：利用Google云，把Google最好的技术——AI技术分享给千万企业，其中会包含Google如何去创新，如何从客户的问题当中发现新的AI问题，然后去探索新的解决办法。
具体到Google云在AI及机器学习方面的战略，李佳表示会从四个方面着手：
第一是计算力，目前Google在此方面的核心是TPU，在本月初的Google I/O大会上，Google刚刚宣布推出 Google Cloud 的TPU二代，这是目前Google最新的技术。所以现在Google是有TPU、GPU和CPU，这是在计算方面的积累。
第二是大数据。众所周知，数据在AI发展的地位非常重要。这些企业怎么样去获得他们的数据、怎么样去管理和处理他们的数据，这是需要很多的经验的。为了帮助很多对AI感兴趣的这企业开始他们的第一步，于是Google Cloud 分享了很多的公共数据，其中包括基因组合的数据。这是有关基因分析、基因测试的研究和发展的。
另外一个例子就是最近有百万级的Youtube Videos 是有标签的数据，帮助很多对大数据以及对视频数据感兴趣的企业进行了解。Google今年还收购了Kaggle，Kaggle 是在机器学习和数据科学领域里面最大的一个社群。他们有90万的注册用户都是数据科学家和机器学习的科学家和工程师。这些用户都会参加Kaggle上面的竞赛然后去解决一些比较难的AI问题。
第三是算法。很多的公司希望大众更多的去关注他们的产品，或者是说企业新的机会。所以Google提供给他们准备好的应用程序API，相当于是一个端对端的非常方便使用的应用程序接口，这些企业就可以直接就使用这些API。
比如说有游戏公司和旅游公司要发展海外业务的时候，他们就可以用我们的Google Translate API，这个是基于Google的Neural Translayte 系统，由TPU来进行运算的一个算法。
还有其他的例子，比如像空客集团在 Google云上面会用到机器学习的算法来对卫星云图里面出现的不完美的方面，有云和下雪这些分不开的情况，进行处理和修改。这样的话，他们就可以得到非常高清的、非常准确的、实时的信息。
此外有个英国的在线超商。他们在用Google云上面的自然语言系统来改变他们整个客户支持的系统。他们用自然语言处理的API，可以用人工合成的语言接口来获得客户的反馈，对客户的反馈进行分类。根据反馈的紧急情况排序，这样的话他们可以把这个过程变得更自动化、更节省时间。
第四大战略则是人才。Google对于人才格外关注，投入方面便能可见一斑。
首先是面向学术界，每一年Google 大概会有超过250个研发资金给学术界用于支持学术项目，同时也会去资助博士，以及招聘成千上万的实习生。在Google内部还有一个培养工程师机器学习能力的项目。
