在谷歌（GOOG）撤离中国的第8个年头，“谷歌（GOOG）悄然重返”的传闻甚嚣尘上。而且大家似乎都有一个共识：谷歌（GOOG）欲回中国就必须靠人工智能（AI）。6天前，谷歌（GOOG）的AI首席科学家李飞飞在Twitter上骄傲地宣布：Auto ML正式问世！而这或是谷歌（GOOG）中国战略布局的重要一步，更是其在AI领域获得垄断地位的关键跳板。
图片来源：Twitter
Auto ML实现AI的民主化
AI自2015年伴随着Alpha Go的问鼎而成为大街小巷热议的话题，犹如时下的区块链。AI有三个重要部分：一是数据、二是算力、三是算法，分别像是人类的血液、器官与*。而AI民主化指的就是这三个方面资源的共享。数据共享凭借云端技术也已经实现，英伟达（NVDA）与美半导（AMD）的显卡也降低了算力成本。唯独如“*”般重要的算法至今也很难实现共享。
但是Auto ML的诞生则攻下了这一节目而迎来了AI的民主化。简单说来，Auto ML就是让普通人能够根据自己的需要在设计好的公式下自动获得AI算法。
图片来源：Auto ML 的操作界面
我们可以举个例子：你想建立一个AI去自动判断女票是不是生气了。以前的话，你肯定需要谱写一大串代码去创建训练模式。但是现在仅需将她生气、开心等各种表情的图片拖拽进框内，待至AI自动生成后装进手机，只需摄像头扫一扫就能知道她是不是生气了。就像下面这个演示：
这就好比我们解计算题，套用正确的公式就能算出正确的答案。而不需要我们去知道这个计算公式如何来的。当然，Auto ML目前还处于测试阶段，不同需求的对应模型与正确度都是个大问题。但是上述“解救直男”的妙招一定是他们努力的方向。
Auto ML去中间化的利器
对于想做机器学习（Machine Learning）又缺乏专业技术和人才的企业来说，Auto ML毋庸置疑是一个福音。它帮助普罗大众省去了机器学习（MachineLearning）训练中繁冗难学的编程工作。那么，它当真实现了AI的民主，削弱了科技巨头的霸权吗？
图片来源：Auto ML 的操作界面
显然不是，让谷歌（GOOG）自己革自己的命可是天方夜谭！Auto ML这把“奥卡姆剃刀”剃掉的实则是那些AI技术的“中间商”——为没有财力向科技巨头购买AI服务的企业提供定制AI算法开发的中小型AI公司。因此，谷歌（GOOG）并非要革自己的命，而是要直接把触手伸向各个细分的开发场景。如此一来，它们拥有任何细小AI应用开发的定价权。所以说，谷歌（GOOG）背后的AI民主化的实质是“扛着红旗反红旗”。
而在这一场“去中间化”的过程中，Auto ML无疑是一把利刃。这与布热津斯基所提出的“奶头理论”如出一辙：在不断地接受外界所提供的愉悦感的过程中逐渐丧失思考的能力，只不过将“泛娱乐”变成了Auto ML，把现代人换成了缺乏AI人才的企业。
布热津斯基
Auto ML 的先锋进入中国
是不是危言耸听？目前来说是的。因为除了谷歌（GOOG）的Auto ML之外，还有亚马逊的Sage Maker以及百度正在努力研发的定制化图像开放平台。因此，“阴谋论”至少不能只扣在谷歌（GOOG）身上。但谁也不可否认的是，中国作为全球第二大的AI开发市场，吸引着各大科技巨头的AI研发团队。而Auto ML的前锋Tensor Flow已经在2017年9月率先进入中国。
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Tensor Flow是用于机器学习（Machine Learning）开源数据库。简而言之，Auto ML要建立自主建立模型就必须汲取Tensor Flow里的各类数据。Constellation Research的分析师认为Auto ML将巩固Tensor Flow在开源数据竞赛中的领先地位。与此同时，他也指出“Tensor Flow中国用户的巨额增长也是为AutoML的市场奠定基础。”
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方兴未艾，2017年12月谷歌（GOOG）正式宣布在北京建立面向中国的AI团队。唯有学历为博士并在大学任教的精英才能进入该团队。外界都认为这是谷歌（GOOG）重回中国的强烈信号，这也是“谷歌（GOOG）欲回中国就必须靠AI”共识的“出典”吧。
图片来源：The Washington Post
谷歌（GOOG），一场去中间化、收揽AI精英、占领中国市场，以图全球AI霸权的大戏或在今年大寒之时缓缓拉开帷幕……
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