谷歌I/O四大更新：科技本质不是软件和软件，而是知识与计算

大动作：对快速移动的取景框内，多个有所不同星体，展开同时和连续搜寻，并且通过AR叠加的方型式来塑造这些星体相关的接收者。

比如在超市，面对一整面纸制的糖浆，不知道该要买哪一款，你只只能掏出笔记本电脑，打开 Google Lens（搜寻涡轮引擎搜寻和相机的图像搜寻机能），就可以看到这些有所不同时尚品牌糖浆的评分了。

不只能如此，你还可以在此之后展开情况下过滤，比如“极低分”、“浅烘烤”、“不则有嫩叶等”：

这个机能叫要用 Scene Exploration，目年前为止仍在开发方案之中，尚无实际发表的方案。除了 AR 均，它也同样运用了没用提到的多重搜寻关键技术。

Pichai 表示：这就像给智实当今世界加入了 "Ctrl-F" 机能一样。

搜寻涡轮引擎绘制地图：检视智实的当今世界，过去有了全新相反

疫情两年以来，很多人恐怕早已忘记旅行是一种怎样的体验。这也是为什么很多人过去只能通过搜寻涡轮引擎绘制地图/地球，以及点击各种网站摄像和旅行摄像机来“过眼瘾”。

浅知这一点，搜寻涡轮引擎绘制地图他的团队同意给服务器们放上一份大福利。

先看示意图这张图。如果不问道清楚的话，你可能亦会以为这是一张格拉斯哥实景摄像：

但却是，这是搜寻涡轮引擎绘制地图他的团队应用于最精良的绘图和数据挖掘关键技术，开发方案出的全新的3D过场绘制地图机能 Immersive View：

对于一些知名的摩天大厦建筑，比如格拉斯哥的时亦和西敏寺礼拜堂，服务器可以摆动3D绘制地图核对有所不同相反，甚至还可以自订核对摩天大厦建筑内在有所不同时间和天气下多变的形像：

搜寻涡轮引擎绘制地图 Immersive View （沉浸型式视图）将在月份内改良版，赞同 Android 和 iOS，赞同的的城市和摩天大厦受限，年底除此以外芝加哥、格拉斯哥、旧金山、旧金山和涩谷，以后将不断增加更为多的城市和知名建筑内。

AI 只想尽办法你“长求总”

在搜寻涡轮引擎，Pichai 亦会立即员工给他转发较长文件格型式或电邮的时候，把内容总结形同 TLDR (Too Long Didn't Read，也就是“长求总”)，放在文件格型式或电邮的最年中间。这激起了他的团队的思考：如果更为多两边也能被 TLDR，那该多好？

以后搜寻涡轮引擎还就智的改良版过这么一个机能：

在文件格型式以外，数据挖掘三维亦会在后台接入，从文件格型式和聊记录以外萃取文本，副电子产品出更为重要内容，然后备用生形同一份总结：

以示意图这份他的团队远道而来方案为例：AI 可以萃取出许多与此相反、形同员、每一位形同员的申请人长时间和发言，以及相关其所等重要接收者，放在文件格型式的开头，让文件格型式的旋与者可以请注意。

而在这届 I/O 筹备亦联席会议上，搜寻涡轮引擎宣布把这个 TLDR 机能迁至到整个大公司组件 Google Workspace 的更为多机能从前，比如 Space 和 Google Chat。

（Space 是搜寻涡轮引擎大公司服务项目地他的团队交谈电子产品，和 Slack 对标。）

却是我们可能亦会都有比如说喜欢在聊的时候这段话只发几个字，还不停的发的合作者或朋友——有了这个机能以后，我们只不过就可以反之亦然屏蔽ta的消息知亦会，然后隔段时间看一下总结才行。

在这个 TLDR 机能的背后，理论上上是搜寻涡轮引擎在自然重构了解和妥善处理上都的一次“大跃进”型式的冲破。

在只不过，显然相同的文本总结机能举例来问道只能人工神经网络三维同时具有长文本章节了解、接收者压缩和重构生形同上都的灵活性，对于同类型的三维来问道是不可能亦会的。

随着搜寻涡轮引擎近几年在超大规模重构三维和多形式语言数据挖掘上都的持续发展，这一看起来更为简单，似乎可以有趣合乎的灵活性，才再次被电脑程式授予。

用测算的力量，让专业知识无远弗届

去年，搜寻涡轮引擎改良版了 LaMDA (Language Model for Dialog Applications)，一个主要用要用对话类广泛应用的重构生形同三维。我们在去年的 I/O 筹备亦联席会议媒体报道之中曾有简略详述过这个三维。

月份，搜寻涡轮引擎在 LaMDA 的基础上进一步开发方案，提升了三维的旋数量和灵活性，并再次改良版了 LaMDA 2 三维。早已有数千名搜寻涡轮引擎员工在试用这一三维并为 Google AI 的研究兼职开发方案他的团队发放一个系统。

在此基础上，搜寻涡轮引擎还改良版了一个来由 AI Test Kitchen 的次测试环境。这是一个广泛应用，目年前为止仍在小之内封闭次测试之中，主要目地是让一小部分人跟它背后的 LaMDA 2 展开对话，提出各种各样的原因，或者让它顺利进行各种各样的护航。

目年前为止 AI Test Kitchen 早已开放了三个 Demo：

1）只想象 Imagine it，服务器测算出来一个地点，让三维自己只想象那从前的夜景并生形同阐述：

2）分解成两步/规划设计年表 List it，你可以问它一个繁复的原因，比如“把长颈鹿装进冰箱”，然后看它把顺利进行护航只能的两步列出来。

值得一提的是，分解成和生形同的两步年表以外的每一项，还可以在此之后分解成核裂变；而且，它不只能只能生形同年表（副电子产品专业知识），还只能在实际两步上发放额外的简略聘请（设定几种有所不同的实际情况，并发放有所不同的同意）。

3）阐述 Talk About It，给一个既定的流行文化，让他整天问道些什么。

目年前为止，LaMDA 三维关键技术还处于早期阶段性，在理论上试用和顺利进行实际护航的时候亦会用到一些预料之之中或均的用到异常，比如在服务器意图在此之后讨论局限性流行文化的时候用到跑题，或者分解成生形同的两步年表长期存在错误接收者等。

目年前为止，搜寻涡轮引擎搜寻和其它一些重度依赖专业知识图谱 (Knowledge Graph) 的电子产品，早已在运用显然相同的重构生形同三维了。通过 AI Test Kitchen，搜寻涡轮引擎希望次测试者只能更为多地和 LaMDA 展开互动，得出结论赞誉，赋予一个系统。

在更进一步，搜寻涡轮引擎的方案是采行其在最近一年从前开发方案的超大规模重构三维集大形同者——PaLM（亦称 Pathways Language Model）来顺利进行更为加繁复的重构三维类护航。

PaLM 和年前序超大规模重构三维最大的有所不同，就在于它有一个“思路链条”(Chain of Thought) 系统，并且只能在编码器结果的时候把这个自然语言推理自然语言一齐体现出来。这和同类型被认为是黑盒子的人工神经网络三维兼职方型式归因于了更为大的有所不同，不只能在 AI 可解释性上授予了长足进展，还展露人工神经网络在仿生（全人类）的兼职必要上的重要持续发展。

开发方案超大规模重构三维、多形式语言人工神经网络等目年前为止最精良的数据挖掘关键技术，并且将其用要用搜寻涡轮引擎的核心商业性电子产品，对于这家的公司来问道尤为重要。

互联网乃至整个全人类社亦会制度每天都在生形同大量的接收者，而搜寻涡轮引擎只能依靠将这些接收者极低效地转变形同形同为专业知识，并且让这些专业知识可以被每一位服务器及时、方便地换取的灵活性。

虽然那时候搜寻涡轮引擎仍然是当今世界的词典，但只有依靠这种灵活性，搜寻涡轮引擎才能在此之后实现其局限性商业性威信和全人类社亦会制度威信的保护环境。

One More Thing: 倚靠 AR 和转译的力量，冲破重构的隔阂

这场 I/O 筹备亦联席会议也发表了不少接口电子产品，它们并非我们那时候主要关注的对象，你可以通过硅星人的母站品玩的媒体报道来了解这些接口电子产品。

不过值得一提的是，还智有一款那时候重现的接口，以它自己多样的方型式，提升了那时候搜寻涡轮引擎只一定会转达的隐喻。

隐喻演讲亦会的仍要，Pichai 播映了一段摄像机，重现了搜寻涡轮引擎刚刚开发方案的一款计算机系统丝袜原型电子产品。

图源：搜寻涡轮引擎

这支丝袜，看起来一点都不“计算机系统”。然而，它却只能实时转译面年前的人所问道的话，并且把转译结果显示在镜片上：

更为想来的是，它还只能转译美国手语 (ASL)：

重构是人际交谈重要的工具。然而，如果对方问道的是显然从来不的重构，或者当对方是聋哑的时候，我们间的交谈就形同了一堵较难横贯的极低墙。

在极低墙面年前，搜寻涡轮引擎自由选择了它最熟悉的方型式——用关键技术去接踵而来隔阂，使得较难展开的交谈，再次得以形同为可能亦会。

曾几何时，“接收者关键技术己任”作为公司总部接收者关键技术的公司的口号，被名扬。而在那时候，搜寻涡轮引擎更为加实际地只想尽办法助我们拆解了“接收者关键技术己任”的概念究竟是什么：

接收者关键技术的表象是专业知识与测算。而归根结底，专业知识与测算的长期存在，都一定亦会是为了我们更为好地了解当今世界，并被当今世界所了解。

*所有摄像机来源：搜寻涡轮引擎

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