谷歌最新的AI艺术项目如何将用户的自拍照变成“诗画像”
谷歌总是在人工智能的帮助下赞助奇怪的和创造性的项目，其最新赞助的网络应用程序称为PoemPortraits。其会“采纳”用户使用的词并将其与自拍相结合，以创建同名的“诗画像”。基本上，这是一个Instagram过滤器与几行AI生成的诗歌相配对的效果。
The Verge记者James Vincent 使用“malfeasance”这个词和Keanu Reeves的照片创建了上面的图像。
该应用程序是Google的艺术与文化实验室、编辑Ross Goodwin和Es Devlin之间长期合作的成果，Es Devlin是一位艺术家和着名的舞台设计师，曾与英国国家剧院、侃爷、碧昂丝和阿黛尔等著名艺人合作。
Ross建立了产生诗歌的软件。他在一个巨大的19世纪诗集（超过2500万字！）语料库上训练了一个深度学习神经网络，其在这些数据中寻找模式，然后根据用户的输入生成文本。Devlin将“这台小型制诗机”放入了许多物理框架中，包括伦敦特拉法加广场的狮子雕像和英国蛇形画廊的一个照相亭。
这个网络应用程序基本上是照相亭的数字版本，正如Devlin在一篇博客文章中所写，其所产生的诗歌“有种令人惊讶的哀伤，而且在其他很多时候也可以是无意义的”。
人工智能已经这么火了，谷歌还要研究些什么
谷歌要永久站在科学前沿。谷歌还要研究未来手机.智能电话.神仙遥控器等一系列科技产品。
谷歌最成功就是工程师文化，如果当时联想电脑用这种文化，就不会被香港恒指踢出局，而相反是大蓝筹股。
另谷歌氛围非常好，所司其职，各使其才，研制.管理.资金运作堪称一流，无可匹敌！
知耻近乎勇，我们要承认先天不足，正视现实，埋头苦干，招揽世界顶尖人才，过二十年后方可和谷歌并肩齐进。
让历史为我们作证吧。看将来必是中国的世界！
谷歌将从今日开始在旧金山召开Cloud Next大会，它将在会上发布一系列人工智能(AI)消息，其中大量都聚焦在公司机器学习工具的民主化。从今日起，谷歌的AutoML Vision工具将在公测版中发布。这意味着任何组织、企业和研究人员都可以使用它，这对于那些想要寻找到该类型AI但却苦于没有资源或专业知识来开发其自己的培训模型的群体来说非常有帮助。
在大多数情况下，公司可以通过一套适用的API像谷歌提供给第三方的Cloud Vision API使用AI软件。但谷歌设计的Cloud AutoML工具主要为技术领域之外的公司服务，这就可能对定制数据培训有特定的需求了。
像谷歌首次应用的Urban Outfitters模型，它能够有助于识别产品之间的模式和其他相似之处，进而基于服装特征为网络客户提供更加细化的搜索和过滤选项（想想深V和V领衬衫的区别）。由于Cloud Vision API专注的是广泛对象和图像识别，所以它无法完全解决问题，为此，Urban Outfitters可以利用谷歌的工具开发自己的模型。
另外，谷歌还在今天宣布了两个新Cloud AutoML领域：一个自然语言领域、一个翻译领域。谷歌使用软件解析口语和书面文字的能力是Google Assistant产品的基础，而其AI训练下的翻译算法的熟练程度是Google Translate取得如此惊人成功的原因。
谷歌表示，出版巨头公司Hearst已经在旗下多本杂志以及众多国内外出版物中使用AutoML Natural Language来标记和组织内容。与此同时，谷歌向日本出版商日经集团提供了AutoML Translation，后者利用这套工具展开日常大量的出版和翻译工作。
除了介绍全新的Cloud AutoML领域，谷歌还公开正在开发一套AI客户服务代理，它能够以第一人视角与电话另外一头的人交流。谷歌将这款产品称为Contract Center AI，它与现有的Dialogflow成套，为企业提供开发会话代理的工具。虽然谷歌没有在大会上提及Duplex，但显而易见，Contract Center AI的工作跟Duplex非常相似。
Contact Center AI可以说是展示了未来呼叫中心运行方式的其中一种方式。呼叫中心将首先让呼叫者跟人工智能代理联系并让后者为前者解决问题，但如果呼叫者更需要获更喜欢与人交谈，人工智能代理将把电话转接给客服人员并在双方的交流过程中提供信息和解决方案支持。
谷歌AI首席科学家李飞飞表示，公司正在与现有的Contact Center AI合作伙伴就Cloud AI的使用展开合作。“我们希望确保我们正在使用的技术能让职工和用户感受到公平、强大以及值得获得他们的信任。”
与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现>怎样/h2>
根据周三在《自然》杂志上发表的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能，以帮助医生识别乳腺癌。据《纽约时报》报道，该模型可以扫描X射线照片（称为乳房X光照片），从而将假阴性率减少9.4％，这对于目前遗漏的20％乳腺癌检测来说是一个颇具希望的飞跃。
如今，乳腺癌已成为女性第二大常见癌症死亡原因(其死亡率和总体发病率仅次于肺癌),。早期发现是大多数人识别和治疗该疾病的最佳防御方法。然而，尽管乳房X光照片是最常见的检测工具，但它们遗漏了很多情况。谷歌研究员、该研究论文的共同作者Shravya Shetty表示：“乳房X光检查是非常有效的，但仍有假阴性和假阳性一个显著的问题。”
在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000多名女性的匿名乳房X光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则，”Shetty表示。根据谷歌的博客文章，该团队首先训练AI扫描X射线图像，然后通过识别28000名女性乳房的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们根据女性的实际医疗状况检查了计算机的猜测。最终，他们能够将美国女性的假阴性率降低9.4％，并将假阳性率降低5.7％。在英国，通常由两名放射科医生仔细检查结果，该模型将假阴性率减少了2.7％，将假阳性率减少了1.2％。
然而该系统并不完美。虽然研究人员发现，在大多数情况下，人工智能在识别乳腺癌方面的表现均优于医生，但在某些情况下，医生会标记该模型最初遗漏的癌症。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告诉《华尔街日报》：“有时候，美国的所有六位读者都发现了一种超过AI的癌症，反之亦然。”
不过谷歌仍然希望该系统最终可以在临床环境中使用。谷歌产品经理Daniel Tse表示：“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞。” 他告诉The Verge，该小组目前正在努力确保研究结果可以在人群中推广。他补充说：“当您将其用于临床实践时，显然会有很多细微差别。”
谷歌一直谨慎地将该项目设计为能够帮助放射科医生而不是取代他们的项目。“他们每个人都有自己的力量，这是互补的，”Shetty说道。“在很多情况下，放射科医生会发现模型遗漏的东西，反之亦然。将两者结合起来可以增强整体效果。”
该项目是谷歌不断扩展的医疗保健领域工作的一部分。去年这家科技巨头与Ascension合作，获得了数百万美国公民的健康记录。一个举报人指控健康记录未被匿名后，该项目遭到抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，使用了已经被识别的数据。
