程序员的年度春晚来了，谷歌在I/O大会发布最新对话式AI和TPU芯片

今天，谷歌公司宣布了其在人工智能功能方面的一些重大突破，其中包括一种新型的、新一代对话语言模型，谷歌表示，该模型产生的对话比迄今为止所有其他技术产生的对话都更加真实而有趣。

谷歌是今天在该公司的I/O大会上介绍这种对话应用语言模型（Language Model for Dialogue Applications）的，此外，它还展示了在人工智能语言理解方面的一些重大飞跃。

具体地，谷歌通过两个独立的对话环节展示了LaMDA的技能。在第一个展示中，LaMDA“变身”成矮行星冥王星，并且回答人们的问题，这些问题围绕这如果能够去到那个星球，人们会看到什么等内容。在第二个展示中，它扮演了纸飞机的角色，并探讨了它在飞行中的感觉以及如何才能够让纸飞机飞得更远。

谷歌公司的首席执行官Sundar Pichai表示：“看到LaMDA如何进行任何一个主题的谈话，确实非常令人印象深刻。这些对话是如此地富有意义并且有趣，确实令人惊叹。但是这仍然是一项还处于早期阶段的研究，所以还做不到尽善尽美。”

Pichai指出，LaMDA在两次对话中都引用了真实的事件和事实的能力，例如它“回忆”了2015年飞跃冥王星的“新视野”探测器。它还提到了一架纸飞机创造的纸飞机最远飞行记录，那架纸飞机飞行了超过1000英尺

Pichai解释说，LaMDA是使用Transformer神经网络架构构建的，Transformer神经网络是谷歌创建的，而该公司于2017年将Transformer神经网络开源。Transformer神经网络以出色的语言理解能力著称，并且还得到了一些竞争对手的对话人工智能模型采用，例如OpenAI的GPT-3。此外，谷歌表示，LaMDA还接受了对话训练，所以它知道如何进行自由地交流。

Pichai在演讲中强调，谷歌大部分的人工智能工作都与信息检索有关，而LaMDA的全部重点则是教会人工智能更好地理解语言，这样他们就可以利用它改进自己的产品。据他透露，下一步，LaMDA的创造者们正在研究如何在它的对话技巧库里增加更多有见地、出乎意料而且是机智的反应。

更有用的搜索结果

谷歌搜索应该是对话式人工智能最能够大显身手的领域之一。公司介绍了一种新的多任务统一模型（Multitask Unified Model），据称该模型比该公司之前的Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）模型要强大一千倍。

在第二个演示中，谷歌解释称MUM的设计目标是为了处理更复杂的搜索，他们从开放网络中抓取数据并且从中删除了低质量的内容，然后用这些数据对MUM进行了训练。

谷歌举了一个例子，某人上传了一双靴子的照片，并询问这双鞋是否适合穿着爬富士山。MUM能够分析靴子的照片，并且确定靴子的品牌和类型，然后提供详细的答复，告诉某人这双靴子是否适合爬富士山，并且会介绍这双靴子最合适的用途以及其他人的评价等等。

Google解释称，MUM本身也可以生成语言，因此它甚至能够创建类似于人类学科专家风格的语言。它创造的语言还会伴随着各种视觉辅助——例如在网络上找到图像和视频等。此外，MUM还可以生成一些链接，指向更为相关内容——例如在爬了富士山之后的活动等等。

谷歌表示，通过谷歌搜索和其他产品的新功能和更新，公司的用户将能够在未来的几个月内体验到MUM的功能。尽管谷歌表示对MUM的探索仍然处于“早期阶段”，但公司认为，这是通往未来的一个重要的里程碑，在谷歌畅想的未来中，“谷歌将能够理解人们自然交流和解释信息的所有不同方式。”

Constellation Research公司的分析师Holger Mueller对SiliconANGLE表示，谷歌在硅算法上的领导地位使它能够创造出其竞争对手无法抗衡的人工智能。

Mueller说：“今天，它正在通过LaMDA进一步巩固其在语言理解方面的领先地位，并通过MUM来提高其搜索能力。”“谷歌在机器交互人性化和不断提升用户体验方面做出了大量的努力，市场营销人员们也许会为了如何为这两方面的努力命名感到头疼，但是这丝毫不能妨碍我们从中大大受益。”

功能更强大的人工智能芯片

由于人工智能受限于背后的硬件，要想开发出更高级的模型则需要更强大的处理器。在这方面，谷歌还在Google I / O活动上介绍了其第四代张量处理单元（TPU），公司表示，新的TPU可以“在接近记录的时钟周期内”处理人工智能和机器学习任务。

据介绍，新的TPU特别适合对象检测、图像分类、自然语言处理、机器翻译和推荐引擎等任务。

谷歌表示，这种新的、被称为TPUv4的芯片在处理人工智能工作负载方面的速度是上一代的TPUv3芯片的两倍。此外，它们还极大地提高了带宽，并且受益于一些互联技术方面的进步，不过谷歌并未详细说明是哪些进步。总体而言，与TPUv3芯片相比，新一代的芯片的性能平均提高了2.7倍。

谷歌的TPU是专门为谷歌云平台上的人工智能工作负载设计的专用集成电路。谷歌使用这些TPU来支持自己的服务，其中包括谷歌搜索、谷歌助手、谷歌翻译、Gmail和许多其他的服务。

对于最大的计算任务，谷歌将提供对TPUv4群集的访问权限，这些群集包含总共4,096个芯片，其互连带宽是其他联网技术的10倍。这意味着TPUv4集群将能够提供超过百亿亿次计算能力，这相当于同时让一千万台普通笔记本电脑以峰值性能运行所能提供的算力。

Pichai表示：“对于我们来说，这是一个历史性的里程碑——以前，要想获得超过百亿亿次的计算能力，你得定制一台超级计算机才行。但是今天，我们已经部署了很多这样的设备，并且很快将在我们的数据中部署很多TPUv4设备，其中很多设备将使用90%或者接近90%的无碳能源。”

据了解，谷歌将在今年晚些时候在其云基础架构平台上提供TPUv4 pod。