如果你错过了，AI最近确实很重要。但自从最早的时候，AI在谷歌一直都很重要，而且有很好的原因。它有能力让你的例行任务更容易，并能帮助解决社会面临的最大问题。在我们庆祝25岁生日之际，我们回顾了我们迄今为止取得的一些重大AI时刻，并期待更大的里程碑。
2001年：机器学习帮助谷歌搜索用户纠正拼写
谷歌的联合创始人拉里·佩奇曾经说过，“完美的搜索引擎应该能够完全理解你的意思，并给你返回你所需要的。”我们在使用简单版本的机器学习来为网络搜索推荐更好的拼写时，我们在推进这一愿景方面迈出了一大步。即使你的输入不完美，我们仍然能够给你所需的。
2006年：谷歌翻译首次推出
五年后，我们推出了谷歌翻译，该翻译工具利用机器学习自动翻译语言。我们起初将服务扩展到阿拉伯语到英语和英语到阿拉伯语的翻译，但如今谷歌翻译支持133种语言，为全球数百万人提供服务。这项技术可以实时翻译文本、图像，甚至对话，打破了全球社区的语言障碍，帮助人们交流，并从未如此扩大获取信息的渠道。
2015年：TensorFlow推广AI
新的开源机器学习框架TensorFlow的引入使得AI更易于使用、可扩展和有效。它也加速了全球范围内AI研究和开发的步伐。TensorFlow现在是最流行的机器学习框架之一，已被用于开发各种AI应用，从图像识别到自然语言处理再到机器翻译。
2016年：AlphaGo战胜世界围棋冠军选手
作为谷歌深思囵挑战赛的一部分，超过2亿人在线观看了AlphaGo成为首个战胜人类世界围棋冠军的AI程序，围棋是一种在之前被认为机器无法攻克的复杂棋类游戏。这一重要里程碑胜利展示了深度学习解决复杂问题的潜力，这些问题曾经被认为是计算机无法解决的。AlphaGo在世界顶级围棋选手李世石身上的胜利引发了全球对AI未来的讨论，也表明了AI系统现在可以学习掌握需要战略思维和创造力的复杂游戏。
2016年：TPU提供更快、更高效的AI部署
Tensor Processing Units（TPUs）是我们专门为机器学习而发明的定制硅片，经过了针对TensorFlow的优化。它们的训练和运行AI模型的速度比传统芯片快得多，非常适用于大规模的AI应用。八月份宣布的v5e版本是迄今为止成本效益最高、最具通用性和可扩展性的云TPU。
2017年：谷歌研究推出Transformer
谷歌研究论文《关注一切你需要》介绍了Transformer，一种新的神经网络架构，对语言理解有很大帮助。在Transformer之前，机器对于长句子的意义理解并不好，无法看到远离的词语之间的关系。Transformer在这方面有了极大的改进，成为了当今最令人印象深刻的语言理解和生成AI系统的基石。Transformer彻底改变了机器进行翻译、文本摘要、问答甚至图像生成和机器人技术的意义。
2019年：BERT 帮助搜索更好地理解查询
我们对 Transformer 的研究促成了双向编码器 Transformer（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，简称 BERT）的引入，它比以往任何时候都更好地帮助搜索理解用户的查询。BERT 算法不再只是试图理解单个词汇，而是能够理解上下文中的词汇。这极大地提高了搜索的质量，并使人们能够自然地提问，而不是通过关键词串联。
2020年：Alphafold 解决了蛋白质折叠问题
2020年，DeepMind 的系统 Alphafold 在人工智能领域取得了重大突破，被公认为解决了“蛋白质折叠问题”。蛋白质是生命的基本构成单元，蛋白质的折叠方式决定了其功能；折叠不正确的蛋白质可能导致疾病。科学家们在过去50年里一直在努力预测蛋白质的折叠方式，以帮助理解和治疗疾病。而 Alphafold 正是做到了这一点。随后，在2022年，我们通过 Alphafold 蛋白质结构数据库为科学界共享了两亿个蛋白质结构的信息，几乎涵盖了已测序过基因组的地球上几乎所有生物。超过100万的研究人员已经利用这些信息加速了从新型疟疾疫苗到癌症药物研发和塑料降解酶的研究等领域。
2023年：Bard 帮助你与生成式人工智能合作
Google Research 于2021年发布的对话式大型语言模型 LaMDA 打开了许多生成式人工智能系统的大门，其中包括 Bard。Bard于三月份推出，现在已在全球大部分地区和40多种语言中可用，让更多的人可以利用它来提高工作效率、加速创意和满足好奇心。我们将 Bard 与您每天使用的 Google 服务（如 Gmail、Docs、Drive、Flights、Maps 和 YouTube）相结合，使其在旅行计划、核对答案和总结电子邮件或文档等任务中更加便利。
2023年：PaLM 2 推动人工智能的未来
今年五月，我们推出了下一代大型语言模型 PaLM 2，它具有改进的多语言、推理和编码能力，比以前的模型更强大、更快速、更高效，并已经为包括 Bard、Gmail 和 Workspace 中的生成式人工智能功能以及SGE（深度整合生成式人工智能技术到 Google 搜索的实验项目）等25多个 Google 产品和功能提供支持。我们还在内部利用 PaLM 2 推动从医疗保健到网络安全等各个领域的研究。
这些只是 Google 在人工智能领域的一些创新，使得数十亿人每天都能使用许多产品。借助我们的人工智能准则，我们以大胆和负责任的态度来引领人工智能的发展，并已开始着手研发下一个模型 Gemini，旨在推动我们未来25年的进步。
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25 年的 Google — 和对未来的展望
Google 将于2023年9月庆祝其成立25周年，因此我们将回顾 Google 的历史并展望我们的技术。