2月6日には、GoogleがGoogleの総会で考えて、北京で開催された。会議では、GoogleのクラウドAIのリサーチディレクター李嘉は、スピーチを2週間前にGoogleクラウドAutoMLのリリースに焦点を当てています。しかし、最も注目すべきは、そのギルバートこの会議の最初のタイトルは静かにAIのためのGoogleの中国センターの社長となっています。会議の後、博士はギルバートは、知性網易のインタビューを受けたAIとGoogleクラウドAutoML将来の発展のためのGoogleの中国センターの仕事について話しました。
図：Googleの中国AGの社長李嘉
Google AIセンターの設立から2ヶ月以上経った後、李嘉（Li Jia）は新社長に就任しました。
2016年11月、Snapchat会社から李嘉は、スタンフォード大学の李菲菲、任意のGoogleクラウドAIの研究主任で教師をGoogleに参加するために自分自身を追求するために残して。2017年12月、李菲菲は中国センターは、Googleの開発者会議でGoogleのAIを設立したと発表しました2人の男性が共同してこのニュースを導いた。そして今、李嘉は新部門のエグゼクティブとディレクターになった。
GoogleのAI中国の中央指導者ギルバートとして彼の演説の中で研究者・技術者を機械学習を勧誘精力的に仕事の乾燥、および。インタビューで、ギルバートはまた、Google AI中国のセンターは、基礎研究に焦点を当てると述べ、現時点でしばらく主な仕事は、優れたAIの才能を集めることです。
加えて、李嘉と李Feifeiは両方のGoogleクラウドの幹部は、最近重要な開発ツールクラウドAutoMLをリリースしたので、我々は理由を募集に加えて、初期のタスクに加えて、GoogleのAI中国センターを信じているGoogle Cloud AIのコンセプトと一連のツールを積極的に推進します.Li Jiaはスピーチで、AIクラウドの目標はAIの研究と製品開発の間の積極的な交流を促進することです。ユニバーサルAIツールは、AI製品に低いしきい値を与えます。
クラウドAutoML 2週間リリースし、登録ユーザーは10,000人以上を持っており、利用者の背景は非常に広範であると報告されている。ユーザー小売業界、医療業界に加えて、多くの特別な場合がある。例えば、「カメラとロンドン動物学会人材の多くを保存するクラウドAutoMLビジョン自動的にタグ付け画像を使用して、世界中からの動物の記録」追跡は、仕事をマークしました。いくつかの環境保護団体は、その上のスパムを検出するために、このツールを使用してあります。
ギルバートは、クラウドAutoML R＆Dは、いくつかの時間のためにされている、Googleのクラウドチームは前に多くの作業を行っている、明らかにしたインタビューで述べた。これが最大の難点である最も重要なことは、技術と製品を組み合わせることです。 "研究開発では、我々はまた、考慮に力と資源を計算する必要性を取る必要があります。最後にクラウドAutoMLが転送（転送学習）学習と、この2つの技術がお互いを補完することができます。学習に学習を統合した「ギルバートは言いました。
クラウドAutoMLは、AIアプリケーションの観点から見て、本当に便利なツールです。企業がAIソリューションをカスタマイズしている場合は、データを収集するアルゴリズムを定義する必要があります。モデル、製品サイクルが大幅に削減され、ビジネスのコストが削減されます。また、Googleはまた、専門家の設計モデルよりも画像のその分類が優れていると主張した。
クラウドAutoML Vision（画像）の後、Googleは音声、会話、自然言語処理の分野でCloud AutoMLも立ち上げます。
しかし、低閾値クラウドAutoMLラッシュジョブはわずか1万人が、自分のアルゴリズムを構築することができ、世界のAIの専門家は、彼女は言った、」ギルバートはそうは思いませんでした？AIの開発者でありますが、使用することができます2100万世界中の開発者がありますAutoMLような製品。「李嘉が発現し、より多くの開発者が使用できるように、クラウドAutoMLが実際に製品を作成するための開発者のために、それは、より低い閾値である。AIを使用してより多くの人々が存在する場合、これらの開発者以上になる機会は、業界を理解するために、よりがあるでしょう、製品を理解する人々は限界まで自分の専門知識を置きます。
AIのユーザーの開発のために、ギルバートは、4つのカテゴリに分類されます。
最初の一つは、彼らが設計・開発しTensorFlowや他のツールを使用することができ、AIの研究者です。
第二は、APIユーザーです、これらのユーザーは、トレーニングを行うためのデータを持っていない、彼らは自分のモデルを開発するためではなく、インターフェイスする必要があります。
第3のタイプのユーザーは、独自のモデルをカスタマイズしたいと考えています。自分自身でAIの才能を募集したり、データラベルを必要としたり、チューニングの必要なしにCloud AutoMLで独自のモデルをカスタマイズする必要はありません。
第4のユーザーは、ほとんどが伝統的な産業であり、AIの使い方を知らず、この時間をどのように行うかわからないため、Googleは顧客と密接に協力し、機械学習の使い方を教えます。
AI業界はクラウドにAI技術の巨人で競争力を維持する方法を尋ねたところ、ギルバートは、Googleがすべての製品で、Googleは同社AIまずあり、されていると述べた。別のユーザーが異なるニーズを持っている、非常に広範なアプリケーションであり、 AI、AIとクラウドでAI製品10年以上と理解のためのGoogleの反復の後ろに、良い組み合わせである通電。我々は、彼らがより多くの製品を作ることができるようにユーザーにこれらの経験を共有したいです。
「AI自体が国境を持っていない、私たちは未来の世界は、AIの技術を使用することができることを願っています。」ギルバートは言いました。