谷歌人工智能放大招了！美国当地时间1月17日，谷歌 Cloud AI 首席科学家李飞飞和研发主管李佳在一篇博文中宣布，谷歌正式发布新的机器学习服务 Cloud AutoML。通过使用使用谷歌的先进技术， Cloud AutoML可以帮助机器学习薄弱的企业建立定制化的机器学习模型。

在博文中，李飞飞和李佳称：“我们相信，Cloud AutoML将提高AI专家工作效率，开拓AI新领域，并且帮助缺乏技术的工程师建立他们过去梦寐以求的强大AI系统。“

作为测试版，Cloud AutoML发布了第一个功能Cloud AutoML Vision，可以更快、更轻松地创建自定义的图像识别ML模型。其拖放式的界面可以轻松上传图像，训练和管理模型，之后将训练好的模型直接部署在Google Cloud上。谷歌已使用Cloud AutoML Vision对ImageNet和CIFAR等热门的公共数据库进行分类，结果证明这种方式比通用机器学习API结果更精确。

Cloud AutoML Vision主要的特点有三个，准确率更高、更快、简单易用。

准确率更高：Cloud AutoML Vision基于谷歌的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术等。这意味着，即使企业只有非常有限的机器学习技能，也可以获得更准确的模型。

更快：在Cloud AutoML的帮助下，只需几分钟，就能创建一个简单的机器学习模型来测试AI应用;只需一天,就能构建一个完整的商用模型。

简单易用： AutoML Vision有一个非常简单的图形用户界面，可以让使用者选定数据，之后将数据转换为根据个体特定需求定制的高质量模型。

不过，目前谷歌发布的 AutoML Vision是测试版Alpha，尚未公布价格，而且需要申请才能使用。谷歌称，不久将会发布图像识别之外的其他服务。

李飞飞称：“我们的目标是降低进入AI的门槛，使尽可能多的开发者、研究人员和企业都能使用AI。”

带着这样的使命，谷歌Cloud AI团队在2017年推出了Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松建立适用于任何数据类型和规模的ML模型。

李飞飞表示，“我们展示了如何在预训练模型上建立现代机器学习服务，包括视觉、语音、自然语言处理（NLP）、翻译和对话流（Dialogflow）等API，为商业应用带来无与伦比的规模和速度。”

不过，当时提供的服务仍需要机器学习的专业知识，但目前世界上只有少数企业具有ML、AI相关的高级人才和相应预算。此外，构建自定义ML模型过程复杂，即使是那些拥有ML / AI工程师的公司仍需耗费大量时间去管理这一复杂流程。

而此次发布的Cloud AutoML 正式为了解决这一问题。正如上文所述，在AutoML Vision服务中，只需在系统中上传自己的图片，标记数据，便能得到训练好的ML模型，而从导入图片到标记到模型训练，都可以通过拖放式界面完成，这一切都将通过云端完成。

当天，李飞飞在Twitter上发布了两条信息。她称：“在短短几月中，我们将尖端技术转化成数百万人可用的产品，这是一个非常鼓舞人心的旅程！”

李佳也发朋友圈称“这是飞飞和我加入谷歌云以来的一个里程碑”，Cloud AI团队推出了10多个AI产品，超过一万家公司使用了相关产品。 “Cloud AI AutoML是我们在推广AI技术的新尝试，为没有ML专业背景的公司量身打造。AI赋能，愿更多的人能被AI惠及！”

目前，迪士尼等公司已测试Cloud AutoML服务。迪士尼消费品和互动媒体CTO兼高级副总裁Mike White表示：“Cloud AutoML技术正帮助我们建立视觉模型，用迪斯尼人物、产品分类和颜色来标注我们的产品。我们正在将这些标记整合到我们的搜索引擎中，通过提供更多的相关搜索结果，迅速查找和推荐迪士尼在线商城的产品，来增强用户体验。”