近期,Google 推出了人+AI 研究计划(PAIR: the People + AI Research Initiative),汇聚各领域的研究人员,对人与 AI 系统的交互方式进行研究和重新设计。

机器学习在过去的几年中取得了突飞猛进的发展。Google 相信,如果在系统建造之初就将其和人的关系考虑进来,AI 还能更进一步,更好地为人服务。

近期,Google 推出了人+AI 研究计划PAIR: the People + AI Research Initiative),汇聚各领域的研究人员,对人与 AI 系统的交互方式进行研究和重新设计。PAIR 计划的目标除了发表研究结果以外,还将推出开源工具,供研究人员和其他专家使用。

根据不同的需求,PAIR 计划的研究内容分成了三个部分:

工程师和研究人员:AI 是由人打造的。如何让工程师更加容易地理解和打造机器学习系统?他们需要什么样的教学材料和开发工具?

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各领域专家:AI 如何帮助专业人士开展他们的工作?随着医生、技师、设计师、农场主以及音乐家越来越多地使用 AI,Google如何为他们提供支持?

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日常用户:Google如何维持机器学习的包容性,让每个人都能受益于 AI 的突破性进展?设计思维能否解锁全新的 AI 应用?能否实现 AI 背后技术的普及化?

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与其单纯地寻求这些问题的标准答案,不如深入研究寻找答案的方法。解决问题的一个关键因素就是设计思维。所以,与其将 AI 单纯地看作是技术,不如将它设想成可以进行设计的材料。Google 正在推出全新的开源工具,推出指导教程(例如 AI 界面设计指南),发表研究结果,从而回答这些问题,让尽可能多的人感受到 AI 的力量。

开源工具

近期 Google 推出了两款开源可视化工具:Facets Overview 和 Facets Dive。这些应用程序面向 AI 工程师推出,能够满足机器学习最基本的需求。Facets 让工程师能够全面掌握他们用来训练 AI 系统的数据。

这很重要,因为训练数据是现代 AI 系统的关键组成部分,但这也常常会造成模糊和混乱。的确,与传统软件工程师相比,机器学习工程师不仅需要对代码进行“捉虫”,还需要对数据进行梳理。有了 Facets,工程师可以更加便捷地排除故障,更加轻松地理解他们打造的系统。  

支持外部研究

Google 并不是前文中问题的首先提出者。很多设计师和学者已经开始探索人和 AI 之间的交互,他们为 Google 提供了灵感。对 Google 而言,社区的建设和对研究的支持是我们使命的重要组成部分。目前,Google 正在与来自哈佛大学和麻省理工学院的学者展开合作,他们专注于人工智能时代的教育和科学。

聚焦 AI 与人,Google 看到了全新可能。Google 期待与业界携手合作,共同探索未来 AI 的潜能。

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