最近朋友圈很火的猜画小歌就是Google AI开发的一款人工智能小程序，实际上从1998年谷歌（Google）建立开始，从搜索引擎到在线广告系统，再到安卓系统以及近年来火热的云计算、大数据和人工智能，谷歌一直是引领时代的公司，近年来他们已经将战略从移动优先转为人工智能优先，在人工智能方面多处开花，通过今天的介绍，你就会知道猜画小歌相对于谷歌的人工智能来说，真的只是一个小程序。
一、明星：DeepMind
2016年3月，AlphaGo以4：1击败韩国围棋冠军李世石，成为近年来人工智能领域里程碑事件，拉开了人工智能的热潮，其实开发AlphaGo并不是在硅谷，而是位于英国伦敦的DeepMind。
DeepMind是2010年由曾经的天才少年戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等人联合创立，2012年获得李嘉诚投资（顺道说一下Siri早期也是被李嘉诚投资，然后被苹果收购的，投资眼光确实厉害），2014年被谷歌以4亿美元收购。
谷歌在收购DeepMind的时候，该公司并没有什么名气，很多人觉得这个价格难以置信。收购的主要目的就是为了该公司的人才，要知道谷歌向来喜欢招收顶尖的人才，由此可见DeepMind在人才上面的实力。值得一提的是哈萨比斯的母亲是新加坡华人。
DeepMind在官网上说出了他们宏大的愿景：用智慧使世界变得更美好。而在AlphaGo以后，他们开发了更强的AlphaGo Zero（跟AlphaGo对弈100：0），还训练智能体通过观看Youtube等视频自主学习超级玛丽等游戏，并计划在五年内打败星际争霸的世界冠军。当然他们不止在游戏界，哈萨比斯说：DeepMind的目标不仅仅是获得游戏胜利，还要从中获得乐趣和启发，它们都是试验台，即尝试编写算法并对其进行测试的平台。最终，希望能将技术应用于解决现实世界的难题。
尽管DeepMind名气越来越大，但一直是处于亏损状态靠谷歌输血，而且他们本身谷歌的印记也不强，各种宣传并没见到谷歌的标识，哈萨比斯本人也拒绝接管谷歌机器人部门以及拒绝为谷歌云宣传。据传明年（2019年）是被谷歌收购的第五年，包括哈萨比斯自己在内的早期员工都可以自行决定去留，也许明年看到他们另起炉灶也不是没有可能的。
二、王牌：Google Assitant
与DeepMind缺少谷歌印记不同，Google Assitant从名字就知道是谷歌出品，而是谷歌在人工智能的王牌。在2016年5月19日的谷歌I/O大会上，谷歌CEO皮查伊发布Google Assitant。今年的（2018年）谷歌I/O大会上，Google Assitant更是成为了全场最炫酷的亮点，直接模拟人给理发店和餐厅预定，甚至可以根据商家反馈的时间情况调整预约时间，也让Google Assitant一下进入了大家的视野。
语音一直被认为是人工智能的入口，也是兵家必争之地。facebook扎克伯格大名鼎鼎的年度计划在2016年就是开发了能控制家庭环境的人工智能助手贾维斯（Jarvis），像苹果Siri，微软的Cortana等等都是。
在国内阿里巴巴（天猫精灵）和小米都是在音箱上面做文章，就市场反映来看没有做的很好。相对于需要用户发起单次指令而进行操作的产品（比如说开灯，然后开灯），Google Assitant能够根据用户相对模糊的指令进行多重行动且持续对话（比如预订）的功能显然是一个标志性的转变。
Google Assitant的背后是一种称之为Duplex的技术，翻译过来叫语音双攻技术，用户只要提出需求，Google Assistant就可以直接在后台完成，然后把结果通知给用户，使用到了谷歌多年来在自然语言理解、深度学习、文字和语音转换等上的累积。
Google Duplex只是 Google Assistant 升级的一个方面。Google Assistant还对交互声音进行了全新升级优化，在男性发音和女性发音之外，还增加了六个新的声音；支持持续多轮对话，让对话更加自然；支持多重任务处理，把一句话中的多个任务拆解并完成。
当然Google Assistant也不是完美无缺，首先目前还只能针对特定场景的（如预订餐位和理发），要真正做到完全的人类助手还有很长的路要走；其次在信息安全方面，用户隐私、避免伪造音频和伪造视频的攻击等，也存在一定争议。
对于中国用户来说最大的问题是目前并不支持汉语，所以国内用户对于Google Assistant也就是看看热闹。
三、大招：TensorFlow
TensorFlow是谷歌完全开源的一款人工智能学习系统，最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和工程师开发的，为机器学习和深度学习提供强力支持，并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域。
其命名来源于本身的运行原理，Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
TensorFlow的开源是很有意义的，因为TensorFlow的特点是可以支持多种设备，大到GPU、CPU，小到平板和手机都可以运行，而且几行代码就能开始跑模型，这让神经网络的入门变得非常简单。对于很多中小以及创业公司来说，并没有理解和开发一个人工智能深度学习系统的能力，因此TensorFlow会大大降低人工智能深度学习在各个行业中的应用难度。
同时对于谷歌而言，也是极具战略意义的一步，通过开源安卓系统已经占领了移动端，那么通过开源TensorFlow就是希望来占领人工智能端，目前来看已经有不少公司在使用TensorFlow了，使用的队伍不断壮大。
我们也要看到TensorFlow并不能解决人所有的工智能开发问题， 更多的是大幅度降低了人工智能深度学习的门槛，其他诸如大数据收集，系统架构等并不是TensorFlow能解决的。这也是人工智能以后发展的趋势，基础能力会由大型公司提供（参看现在的云服务），中小玩家做好具体的应用就行了。
除开以上介绍的以外，谷歌在安卓系统（Android P Beta）、在线广告、谷歌新闻、谷歌地图、谷歌摄像头、无人驾驶（Waymo，之前的分享中已经介绍过了）等方面已全面大幅度增加了人工智能的应用，真正做到了人工智能优先的战略，毫无疑问的是全球人工智能的领头羊。
