Google I/O 2022: 促进知识和计算机技术工业发展

性的可知图表都超越了词汇的范畴——它们不存在于我们外面的科学和地理内部空间中都。超过 15 年来，Google Maps 理论上上己任将这些图表以珍贵且有效率的方式重现不止来，以借助浏览器导航。AI 的变革亦然试图将这项兼职迈向一最初高度，无论是将我们的覆盖区域扩大到区外，还是在此期间设打算如何以更是极为直观的方式冒险世界连续性。

AI 的变革有利于绘制山区和农村地区的世界地图

到现在为止，我们已在世界连续性各地绘制了大达 16 亿座宗教建筑和超过 6000 万公内都的沿路。由于缺少高低质量的投影和模糊不清的宗教建筑类型和自然地理特质，理论上上理论上上不易绘制一些区外和农村地区的宗教建筑和沿路图表。为认识决弊端这个弊端，我们亦然试图用到推算机视觉和中枢神经系统的网络核心技术，从通讯卫星投影中都光谱仪宗教建筑内。自 2020 年 7 年初以来，Google Maps 上的西非宗教建筑内总数降低了 5 倍，从 6000 万幢降低到了近 3 亿幢。

本年度，我们在巴基斯坦和巴基斯坦尼西亚绘制的宗教建筑内总数也降低了一倍。在世界连续性连续性区域内，Google Maps 上超过 20% 的宗教建筑内都早已用到这些一新核心技术揭开了光谱仪。在此一新，我们还向对政府官方了西非的宗教建筑内图表集，联合国安理则会和世界连续性银行等国际许多组织早已在用到这些图表，以更是好地认识当地人口密度，并提可让者反对和紧急援助。

Google Maps 中都的沉浸式贴图将航拍和实景投影融合

我们也为 Google Maps 促使了一最初系统。透过 3D 插图和数据分析核心技术的变革，我们亦然试图融合数十亿张航拍和实景投影，以创建一个一最初高保就让世界地图。我们将这些创出连续性的核心技术相结合在四人，为浏览器提可让者了一种沉浸式贴图的一新感受，用到户只能以极大的方式冒险一个之外。

让我们去伦敦再来吧。理论上浏览器开发计划和家人四人访客索尔兹伯里。浏览器过往可以必要从笔记型电脑上的 Google Maps 拿到这种产生共鸣的眼界，还可以在主要景点外面方向移动......这就是索尔兹伯里大教堂。如果浏览器打算前往MLT-，那么可以在世界地图上打算到去往MLT-的沿路交通到底拥堵，甚至可以打算到天气预报。如果还打算在访客理论上上吃点外面，浏览器可以查看附近的咖啡厅，并且到咖啡厅的内都面再来。

令人震惊惊奇的是，这极为是有一架滑翔器在咖啡厅内都滑翔拍摄地——这是我们用到中枢神经系统渲染核心技术，仅通过投影来揭示的感受。Google Cloud Immersive Stream 让这种感受可以在完全所有个人机器上接入。这项系统将于本年度几天后在 Google Maps 中都针对世界连续性连续性一小城市面世。

Google Maps 的另一个实质连续性追加是我们面世了环状保该线。这项系统已于上次落地，它只能为浏览器推测最节达省油的该线，提可让者更是加节达并且降低再生核能的必均需。环状保该线早已在美国和纽西兰面世，浏览器早已按照这些该线驶入了达 860 亿英内都，降低了达 50 万公吨的再生核能，仅有急弯上降低了 10 万辆亦然试图驶入的汽车。

环状保该线将于本年度几天后相结合到北美

我很感到高兴与大家共享，我们亦然试图将这项系统相结合到更是多的之外，包含在本年度几天后将相结合到北美。在杜塞尔多夫世界地图的范例中都，浏览器可以必均需仅慢三分钟的该线，将省油增高 18%。这些均匀分布的决定将造成很大的因素。随着这项系统相结合至北美及其他地区，我们原计划到本年度年底可以节达的再生核能量将数倍。

我们比如说在 Google Flights 上降低了一个类似的系统。当浏览器查找两个城市两者之间的包机时，我们也则会向浏览器推测再生核能成交以及价格和时间表等其他图表，让浏览器动人必均需更是加环状保的包机。Google Maps 和 Google Flights 中都的这些环状保系统是我们极为不可忽视的最大限度，即让 10 亿人通过我们的新产品来作不止更是确保环境的必均需，我们极为感到高兴只能打算到这些困难重重。

YouTube 一新系统借助浏览器动人访终答视频素材

除了 Google Maps 以外，视频亦然试图带入我们共享图表、互不交流和进修重要环节的载体。很多时候浏览器在进入 YouTube 后，是以此在 YouTube 中都注意到一个视频中都的特定片段，我们以此借助浏览器更是慢速地获取所均需图表。

上次，我们面世了终端转换成的篇章，让浏览器可以更是动人地默认到最感兴趣的一小。这对音乐创作来话说也是很棒的系统，因为它花费了音乐创作制作篇章的时间。我们过往亦然试图确实用 DeepMind 的多模式核心技术，这项核心技术可以同时用到句法、视频和视频，并以更是高的直观连续性和更是慢速的平均速度终端转换成篇章。有了这个系统，我们过往的最大限度是将终端转换成篇章的视频总数降低 10 倍，从现在的 800 万到到时的 8000 万。

有时候，认识视频素材的最慢速方法是读到它的脚本词汇，所以我们也在用到音韵辨别代数学方法来mRNA视频。过往所有 Android 和 iOS 的浏览器都可以获取视频的脚本词汇。

YouTube 上的终端转换成篇章

接下来，我们将把 YouTube 上的终端转译原音确实用到方向移动电子设备上。这意味着歌迷过往可以获取 16 种终端转译的视频原音，音乐创作也可以以此吸引世界连续性连续性歌迷。

Google Workspace 借助降低兼职效率

亦然如我们用到 AI 来加以改进 YouTube 的系统一样，我们也亦然试图将 AI 相结合到 Workspace 系列新产品中都，以借助人们降低兼职效率。无论你是在小型企业还是大型部门兼职，无论如何都只能花费大量时间读到元图表。某种程度你过往就终打算起了当你有一份 25 页的元图表要读到，而全则会将在 5 分钟后开始的那种骚动。

在 Google，每当我收到一份短的元图表或电子邮件时，我均则会在侧面追寻“TL;DR”——“毕竟短未读"的缩撰写。这让我们打算到，如果更是多的事可以有“TL;DR”，境遇不是则会更是好吗？

这就是为什么我们为 Google Docs 替换成了终端话说明了系统。将我们其中都一个数据分析代数学方法确实用在句法话说明了系统种，Google Docs 将终端类比单词并提取不止通则。

这开端纯净词汇解决问题的一个大飞跃。话说明了只能思考短结尾处、传输图表并转换成词汇，而这些早已超不止过往比如说的数据分析代数学方法的灵活连续性。

而文件格式只是一个开始。我们亦然努力兼职将话说明了系统替换成 Google Workspace 的其他新产品。在接下来的几个年初内都，Google Chat 将用到该系统，为聊天连系提可让者摘要，借助浏览器进一步申请加入群聊，或终顾着重图表。

在期望几个年初内，我们将在 Google Chat 中都申请加入话说明了系统

而且我们亦然试图努力兼职将mRNA和话说明了系统替换成 Google Meet。这样，浏览器可以较慢续上不可忽视全则会中都不幸的一小。

加以改进 Google Meet 视频

当然，很多时候你就让极为以此有一个相符世界连续性窗户，可以让你和别人待在四人。这就是为什么我们在 Project Starline 的灵感下，在此期间减少视频和视频低质量。我们在上次的 I/O 讨论则会上介绍了 Project Starline。我们理论上上在 Google 的各个办公室揭开的测试，谋求该系统并为期望加以改进核心技术。在这个每一次中都，我们注意到了一些可以赶紧确实用于 Google Meet 的核心技术。

Project Starline 灵感了数据分析传动装置的投影解决问题，可以终端改善 Google Meet 的音频。而且这项核心技术适用于所有类型的电子设备，因此无论你在哪内都，都能展现你的最佳扮相。

数据分析传动装置的投影解决问题，终端减少了 Google Meet 的音频

我们还为 Google Meet 促使了摄影棚规格的相符世界连续性照明系统。你可以相应照明系统的位置和照度，所以即用到户所处黑暗的窗户或坐在一旁仍然可以被模糊不清打算到。我们亦然试图的测试这项系统，以维护人像更是加相符，这也是我们在 Pixel 笔记型电脑上的 Real Tone 和 Monk Scale 所来作的兼职的加速。

这些只是用到 AI 加以改进我们新产品的其中都一些方式：使新产品更是有借助，更是容易拿到，并为每个人提可让者创一新连续性的一新系统。

直到现在在 I/O 讨论则会上，Prabhakar Raghavan 共享了我们如何借助人们透过 Google Search 以更是极为直观的方式注意到有效率的图表

通过推算使专业知识更是易拿到

我们早已谈到了我们如何加速专业知识的获取作为我们全人类的一一小：从更是好的词汇转译到加以改进的衔接投影和视频的查找感受，到用到世界地图对世界连续性揭开更是珍贵的冒险。

过往我们己任通过推算使这些专业知识更是容易拿到。我们在推算以外所走去过的旅程令人震惊兴奋。从图形用户界面到的网络到方向移动电子设备到可穿戴电子设备的每一次转变，以及环状境推算都使专业知识在我们的经常中都更是加有效率。

尽管我们的电子设备很有借助，但我们暂时远比努力兼职地去适确实连续性它们。我理论上上认为确实该由推算机来适确实连续性人，而不是人来适确实连续性推算机。我们将在此期间探寻这以外的困难重重。

这内都是我们如何透过 Google Assistant 使推算更是加纯净和极为直观地重现。

面世 LaMDA 2 和 AI Test Kitchen

我们生产的用于连系确实有的转换成词汇代数学方法 LaMDA 的 Demo，以及 AI Test Kitchen

我们在在此期间努力兼职降低机器学习的连系灵活连续性。连系和纯净词汇解决问题都能让人们以更是直观的方式用到推算机。大型词汇代数学方法是解决问题这一最大限度的不可或缺。

上次，我们发布了 LaMDA，这是一个用于连系确实用的转换成词汇代数学方法，可就任何主旨揭开连系。直到现在，我们很感到高兴能官方 LaMDA 2，Google 现在打造的最再进的连系 AI。

现在，这些代数学方法的理论上确实用还所处初始之前，我们有应负去随之完善它们。为了拿下困难重重，我们只能用到者感受核心技术并提可让者该系统。我们早已向数千名愿意加入的测试和认识其系统的 Google 同僚们开放日了 LaMDA，显着降低了它的连系低质量，降低了不直观或侮辱连续性的终复。

这就是我们要生产 AI Test Kitchen 的因素，这是一种与更是大区域的浏览器四人冒险 AI 系统的一新方式。AI Test Kitchen 有数种不同的感受方式，每种方式都旨在让浏览器认识自己在虚幻境遇中都如何用到 LaMDA。

第一个 Demo 是“打算象”，的测试代数学方法到底可以思考浏览器提可让者的创意，转换成富有打算象力的关的描述。这些感受方式不是新产品，只是让我们和你能四人冒险 LaMDA 能来作什么。浏览器图形极为直观。

理论上你亦然试图撰写一个故事，只能一些构思。某种程度你的角色之一亦然试图冒险比目鱼，那么你可以终答 LaMDA，在这种表达方式下则会有什么感觉。在此，LaMDA 描绘了马内都亚纳海沟内都的一个片中，它甚至还可以即时转换成不足之处弊端。你可以让 LaMDA 打算象一下那内都无论如何境遇着什么样的微生物。只能务实的是，我们并并未为一些特定戏仿，比如扫雷艇或微生物发光揭开手动编程语言，而是 LaMDA 自己根据军事训练图表拆分了这些概念。这就是为什么你完全可以询终答任何戏仿：土星环状，甚至是“由饼干石膏的宇宙人”。

不跑题是词汇代数学方法的更是单打独斗。在打造数据分析感受的每一次中都，我们以此它既必要开放日，让人们只能冒险直觉则会把他们来到哪内都，又集中都于戏仿本身。我们的第二个 Demo 简介了 LaMDA 如何来作到这一点。

在这个 Demo 中都，我们设置代数学方法专注于与老鼠关的的主旨。它首再转换成了一个能开启连系的弊端：“你有并未打算过为什么老鼠这么喜欢玩意拣外面？”如果你终答一个不足之处弊端，你则会获取更是细化的反终答：老鼠明白很有趣，这和老鼠的听觉和农耕感有关。

浏览器可以就任何以外揭开不足之处连系。某种程度你对老鼠的听觉的兼职理论令人无聊，并且打算更是集中地研究。那么，你也能获取专门的终复。无论你终答什么，LaMDA 均则会努力兼职将连系限定在与老鼠关的的这一戏仿区域内。如果我开始终答板球关的的弊端，那么代数学方法无论如何则会以一种有趣的方式将连系带终老鼠身上。

不间断保持不离题是个很头疼的单打独斗，要打算用到用到词汇代数学方法打造有效率的确实用程序，这是很不可忽视的一个研究应用领域。

AI Test Kitchen 的这些感受表明了词汇代数学方法有借助我们揭开开发计划、认识世界连续性和启动很多其它事的创造力。

当然，在这些代数学方法真为亦然有效率理论上上，还只能解决弊端一些实质连续性单打独斗。虽然我们减少了人身安全连续性，但该代数学方法仍无论如何转换成不直观、不必均需或侮辱连续性的终确实。这就是我们积极邀请浏览器提可让者该系统的因素，这样他们就可以该系统弊端。

我们将按照 Google AI 的原则揭开所有兼职。我们将随之给定 LaMDA，在期望几个年初逐步开放日，并仔细、广泛地评估利益加入人的该系统——从 AI 研究人员和社则会科学家到言论自由研究员。我们将把这些该系统拆分到 LaMDA 的期望旧版本中都，并随时共享我们的注意到。

本来，我们开发计划在 AI Test Kitchen 中都添加其它一新兴 AI 应用领域。你可以在 g.com/AI Test Kitchen 中都认识更是多。

让 AI 词汇代数学方法更是强大

LaMDA 2 具备奇特的连系灵活连续性。此外，为了冒险纯净词汇解决问题和 AI 的其它以外，我们近期还官方了一新代数学方法 Pathways Language Model（PaLM）。这是我们当今生产的仅有规模的代数学方法，基于 5400 亿变量军事训练而成。

PaLM 在许多纯净词汇解决问题使命上都有着创出连续性的表现，例如从句法转换成代码，反终答代数学弊端，甚至解释一个笑话。

PaLM 通过扩大代数学方法规模解决问题了这一点。当我们将这种大规模代数学方法与一种原是“观念预设末端（chain-of- thought）”的一新核心技术相结合起来时，结果是令人震惊充满以此的。“观念预设末端”让代数学方法可以将只能多步解决弊端的弊端转成为一系列的中都间步骤来解决问题。

让我们以一个只能推理的代数学弊端为例。有时候，我们在用到代数学方法前只能再以其它弊端和反终答军事训练它，然后再提终答。在这个例子内都，弊端是：五年初有多少个星期？可以打算到，代数学方法并并未所述亦然确的反终答。

在“观念预设末端”中都，我们给代数学方法输入一对“弊端—反终答”，同时解释了反终答是如何所述的。这有点像你的教师一步一步地向你宣讲如何解题。过往，如果我们再终答代数学方法“五年初有多少个星期”或者其它关的弊端，它能所述亦然确反终答和解答每一次。

“观念预设末端”核心技术让代数学方法能更是好地揭开推理，所述更是直观的反终答

“观念预设末端”得益于了 PaLM 的直观连续性，让它在包含代数学弊端在内的多个推理基准的测试（reasoning benchmarks）中都达致了最顶级技术水平。我们在不转变代数学方法军事训练方式的完全启动了这一切。

此外，系统强大的 PaLM 还能来作到更是多。例如，的网络上过往无论如何并未必要多的以你所用到的词汇提可让者的图表。更是令人震惊沮丧的是，你所搜寻的反终答无论如何就在某处，只是并未以你看得懂的词汇重现，而PaLM 提可让者了一种将会让每个人都更是容易拿到专业知识的一种系统。

让我简介一个范例，PaLM 可以用北方邦（一种有 2.5 亿人用到的词汇）反终答弊端，就像我们用北方邦的弊端，以及北方邦和美式英语的反终答军事训练了它一样。

就是这样，过往我们可以开始用北方邦提终答：“津巴布韦的国歌是什么？” 顺便话说一句，反终答是“Amar Sonar Bangla”——PaLM 也答错了。这极为令人震惊感到高兴，因为在北方邦的资讯中都很无论如何能注意到关的反终答。

你还可以尝试一些不毕竟无论如何以北方邦注意到关的图表的弊端，比如：“纽达流行的披萨配料是什么？”该代数学方法再次以北方邦来作不止了亦然确反终答。虽然它的反终答就让有多“亦然确”，这一点很无论如何在纽达人两者之间引来辩论。

令人震惊观感淋漓尽致的是，PaLM 亲眼打算到北方邦和美式英语两者之间的对译。我们也从没军事训练过它如何反终答弊端或转译！该代数学方法自己将所有系统相结合在四人，可以用北方邦亦然确反终答弊端。我们可以将这些核心技术相结合到更是多的词汇和其他比较简单的使命。

我们对词汇代数学方法的创造力极为自信。有朝一日，我们以此我们能以浏览器话说的任何词汇反终答更是多弊端，让专业知识在 Google Search 和其它 Google 的机器中都更是容易被获取。

面世全球性连续性仅有的开放日数据分析中都心

我们直到现在所共享的变革之所以能带入虚幻，离不开我们在公共服务以外的不间断创一新连续性。我们近期还达成协议了 Google 开发计划向美国各地的图表中都心和办公室房地产 95 亿美元。

我们最再进的图表中都心之一毗邻阿肯色的梅斯县境。我难过地达成协议：我们将为 Google Cloud 僻户面世全球性连续性仅有的开放日数据分析中都心。

我们最再进的图表中都心之一，毗邻美国阿肯色梅斯县境

此数据分析中都心具备 8 个 Cloud TPU v4 ROM，是 Google 个性化，建在为 Google 仅有的中枢神经系统代数学方法提可让者反对的的网络公共服务之上，能提可让者接近 9 x 1018 的算力，可以为 Google 的僻户提可让者极大的接入比较简单代数学方法和兼职耗损的灵活连续性。我们以此这将促进众多应用领域的创一新连续性，从医学、物流，到确保环境连续性转型等等。

话说到确保环境转型，该数据分析中都心已达致 90% 的无氧核能接入。这能借助我们解决问题自己的最大限度，即到 2030 年时，的子公司所有的图表中都心和展示馆解决问题全天候无氧接入，我们要带入第一个来作到这一点的大公司。

在房地产图表中都心的同时，我们也在努力兼职创一新连续性 Google 的方向移动平台，这样更是多的图表解决问题就可以在本地电子设备上揭开。Google 个性化的 Google Tensor ROM是朝此方向迈进的不可忽视一步。Pixel 6 和 Pixel 6 Pro 旗舰笔记型电脑已装配 Google Tensor 解决问题器，让你的笔记型电脑必要具备 AI 系统，包含我们所确实用的比如说的音韵辨别核心技术。这也是向“让电子设备更是人身安全”这一最大限度迈不止的更是步。与 Android 的 Private Compute Core 相结合后，这项核心技术可以必要在电子设备上接入图表传动装置的系统，确保你的个人信息。

不管是至关不可忽视还是不毕竟无论如何的预感，每天都有人向我们的新产品谋求借助。让这一点带入无论如何的不可或缺就是在基元都确保浏览器的个人信息图表。尽管核心技术亦然愈发日益比较简单，但我们的新产品是人身安全的，从设计者上确保个人信息，让浏览器具备控制权，因此，在让全球性连续性更是多人能人身安全上网这一点上，我们比其他人走去得更是远。

我们直到现在还共享了 Android 等平台的更是一新，这些更是一新亦然通过个人机器和其他可连接起来电子设备，像CBS、汽车、手表，向数十亿人提可让者访终答、连接起来和图表。

我们还共享了当前的 Pixel 系列新产品，包含Pixel 6a, Pixel Buds Pro, Google Pixel Watch, Pixel 7 和 Pixel 桌上型机器，所有新产品均带入了环状境推算的设计者。我们也很感到高兴能通过一系列电子设备更是好地为浏览器提可让者借助。

推算核心技术一新依托——增强虚幻核心技术

直到现在，我们讨论了所有亦然试图转变我们的核心技术，它们转变了我们用到推算机的方式和获取专业知识的方式。无论；也，只要有均需求，我们都可以注意到互联、密切关系协作的电子设备。而连系图形的加持更是为无济于事提可让者简便。

展望期望，图表核心技术应用领域有了一个一新战线，它具备促进现有核心技术在此期间转型的潜力，它就是增强虚幻核心技术（AR）。Google 在 AR 应用领域转为颇多：我们已将 AR 援引到许多新产品当中都，包含Google Lens、多重查找（multisearch）、片中冒险（scene exploration）以及 Google Maps 的 Live Views 和沉浸式贴图系统。

AR 各项效率已确实用于笔记型电脑终端，其梦幻之处在于它可以在虚幻世界连续性中都为我们促使最相符、纯净的感受，突然间我们并非在用到科技。

最令人震惊振奋的是 AR 的创造力，也就是它能使我们去注目相符的世界连续性、相符的境遇。要知道，我们所境遇的这个世界连续性本就动人无限！

我们基于虚幻世界连续性揭开创作设计者，绝无脱离虚幻，这一点至关不可忽视。AR 才是是只能借助我们解决问题这种设计者意念的一种系统。

以词汇为例，词汇是人与人两者之间连系的基础。然而，如果对方讲着另一种词汇，或者离线的一方有听觉失常时，连系就愈发遇到困难。我们来再来当我们将当前核心技术确实用在转译和词汇mRNA中都，并在后期的测试的设计中都重现不止来时，则会消失什么效果。

如你所见，视频中都的人们只能纯净、顺畅地与他人连系，他们的脸部洋溢着盼望。思考与被思考，那联通的一刻亦然是我们在专业知识和推算机核心技术以外所注目的，是我们通过新产品借助人们解决问题的，也是我们每日坚定不移追逐的最大限度。

每一年，我们都在向我们的前传全人类迈进，期望的路还很短。Google 真为切地为此有意思！我们抱以自信的态度，坚信我们拿下的创出将便是我们启动全人类。非常感谢所有不止席全则会技术自由软件、商业伙伴和消费者。我们希望与各位四人共筑期望。

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