（原標題：Google 2015年在機器學習上有哪些重要的佈局？）
人工智能被谷歌視爲行業發展的巨大引擎，2015年，谷歌將人工智能滲透到了其各種產品的方方面面，從而爲用戶帶來更多的使用場景和更加智能的功能。本文是黑匣對2015人工智能報告公司篇之谷歌的盤點，將帶你深入瞭解谷歌2015年的人工智能佈局。
“機器習得是一個核心的、變化的方法，我們通過它來反思我們所做的一切工作。我們將小心謹慎地將機器習技術應用到我們所有的產品之中。我們還處於機器習得技術最早的研發階段，但是你會看到我們將以一種系統性的方式將機器習得技術應用到所有這些領域之中。”
——谷歌CEO桑達爾·皮查伊
2015年2月
谷歌機器學習視頻遊戲
谷歌向雅達利經典圖爲遊戲致敬 | 圖片來源：Twwth
這個計算機項目靈感來源於人腦，它學會了49款雅達利經典遊戲。Google DeepMind是這個項目成功的關鍵。DeepMind科技公司創立於2010年，2014年被谷歌以4億英鎊收購。
2015年3月
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谷歌機器學習大規模應用於醫藥研發
（圖片來源：Bioon）
經過多年的研究，神經網絡深度學習應用於虛擬藥物篩選，高通量的篩選過程通過計算機完成，可以檢測出藥物是否應該更換或者加量。該系統一共使用了200多個不同生物進程中的3770萬個數據點。
開發人工智能手術機器人
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谷歌和醫療保健公司強生達成協議，聯手開發人工智能手術機器人，幫助外科醫生進行微創操作，增加手術的可控性和準確性，減少手術給病人帶來的傷害。
谷歌自動駕駛汽車將在5年內上市
谷歌宣稱加大了自動駕駛汽車的研發力度，到2020年穀歌自動車將正式上市。
2015年4月
谷歌隱形眼鏡實時監測血糖
（圖片來源：Yahoo）
谷歌與製藥商諾華合作開發的隱形眼鏡將於兩年內上市，這款新產品將用於實時監測血糖。隱形眼鏡中的電路和芯片可以通過眼淚的血糖量，測出糖尿病患者的血糖值。
2015年5月
“Now on Tap”特性讓Google Now變得更聰明
（圖片來源：tabletsmagazine）
谷歌在Google I/O 2015上公佈了Google Now的新特性“Now on Tap”，它可以讓Android操作系統的人工助手明白屏幕上發生了什麼事，並採取相關行動。
2015年6月
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谷歌人工智能攝像頭即時翻譯拓展到27種語言
（圖片來源：Forbes）
谷歌的翻譯應用允許用戶通過攝像頭來捕捉內容進行即時翻譯，這個功能已經推出有一段時間了，但當時只兼容7種語言，現在升級到27種語言了。
2015年7月
Google Search幫你避開擁堵
（圖片來源：Yahoo）
谷歌宣佈將在Google Search中開發一個爲用戶提供目標地點人流情況的功能。用戶只要在Google Search的搜索框中輸入目標地點，谷歌提供的結果中就包含這一地點未來一週內每天的人流分佈情況。據此，用戶可以免去排隊、等位的煩惱。
2015年10月
RankBrain：谷歌利用人工智能來排名網頁
（圖片來源：Yahoo）
RankBrain是谷歌開發的一個機器學習人工智能系統，幫助優化搜索結果。它是谷歌搜索算法的一部分，可以在數十億網頁中找到與特定查詢內容最相關的網頁。
投資德國人工智能研究中心DFKI
谷歌通過其德國分公司，對德國人工智能研究中心DFKI進行了投資 。DFKI是一個非營利組織，旗下大約450名科學家、學者和其他專業人士正在語言技術、嵌入式智能和增強現實等領域開展研究項目。谷歌這一舉措被看爲挖掘這個人工智能領域在歐洲的前沿的技術能力。
開辦深度學習新課程
谷歌宣佈了一項新的“大腦訓練項目”（Brain Residency Program）。該項目的週期爲12個月，類似於深度學習方面的研究生或博士生課程。深度學習是機器學習的一個分支，目的是模擬人的大腦。
2015年11月
谷歌人工智能幫你回覆郵件
（圖片來源：Yahoo）
谷歌推出有別過去郵箱的“自動回覆”功能，他們將使用一款新型工具更智能地回覆用戶郵件。系統收到郵件後會自動辨別哪些郵件需要及時回覆，並且提供三個合適的候選回覆答案，用戶可選擇直接發送，或者編輯完之後再發送。
谷歌開源第二代深度學習系統TensorFlow
（TensorFlow工作原理 | 圖片來源：Businessinsider）
谷歌宣佈開源第二代深度學習系統TensorFlow。該系統將機器學習算法變成了符號表達的各類圖表，從而有效縮短了重新寫代碼的時間，被用於語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域。TensorFlow的命名起源於該系統的運作原理，即複雜的數據結構（Tensor）將會被傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理，其性能比第一代人工智能系統快五倍。
2015年12月
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谷歌開發人工智能聊天機器人
（圖片來源：Yahoo）
據稱，谷歌利用人工智能技術和“聊天機器人”技術，正在試圖開發一款新的移動即時通訊服務，使其能完成一定難度的問答對話。用戶可以發短信給朋友或聊天機器人，他們會搜尋網絡和其他信息來源來回答問題。
總體看來，谷歌2015年的人工佈局符合“將機器習得技術應用到我們所有的產品之中”的目標。
一方面，谷歌不斷擴寬覆蓋領域，從傳統的互聯網延伸到自動駕駛汽車、智能醫療等領域，從而擴大信息的抓取面，提升信息的積累和輸入。
另一方面，谷歌不斷加深人工智能科研力度，研發更高級的深度學習算法，提高圖像識別和語音識別力度，優化翻譯功能，開源深度學習系統，從而對收集到的信息進行更深層的加工和處理，進行信息輸出。
兩方面的努力相輔相成，谷歌一步步地將人工智能滲透到其產品的方方面面，繼續保持自己在行業的巨頭地位。