谷歌公司发表的论文

谷歌公司发表的论文

Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器

你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》

等会让他赶紧染发剂对人体

谷歌公司发表论文

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Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。

最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。

Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样 。

她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。

然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。

大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后，自己被谷歌解雇了。

然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。

据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写， 提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。

值得注意的是， 论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。

一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。

但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”

同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。

据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。

随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。

Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。

不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。

离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。

信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”

为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。

前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。

这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。

在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。

Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。

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原来棋手正通过这些电子产品与外界同伙沟通，试图利用AI作弊。其衣扣上的微型相机实时拍摄棋局信息，负责接收的同伙利用AI技术分析棋盘局势，并将反馈结果传递到棋手的无线耳机中。据了解，棋手所使用的AI技术正是由比利时程序员Gian-Carlo Pascutto（GCP）开发的AI项目Leela Zero，它是围棋领域为数不多的开源项目之一，所有人在Github上都可以下载使用。由于裁判发现及时，棋手及同伙的作弊行为并未成功。不过，韩国棋院认为二人行为影响恶劣，触犯了“业务妨碍罪”，交由警察处理后，还委托律师拟定起诉书，对二人提起了刑事诉讼。近日，韩国东部地方法院作出最终判决：嫌疑人A以职业定段为目的，与同伙B经过周密计划，利用智能技术违规比赛规则，严重破坏了比赛的公平、公正，性质非常恶劣。经认定，判处嫌疑人A一年有期徒刑，其同伙B一年有期徒刑，缓期一年执行，并提供120小时社会服务。”至此，这场令人不齿的作弊事件算是以应有的惩罚收尾。不过，在事件的背后，有网友感叹，现在随便一个AI都可以战胜职业选手了吗？还有网友调侃道，人工智能已经开始奴役人类了！谈到AI在围棋中击败人类，大部分人可能首先想到的都是谷歌出品的AlphaGo。2016年，AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业选手李世石2017年，AlphaGo Master再次以3:0战胜中国围棋甲级联赛主将柯洁事实上，在此之后，AI在围棋领域的技术研发从未间断，经过四年的发展，能够战胜人类世界冠军水平的AI，也已经远不止AlphaGo一个。作弊工具Leela Zero，战绩颇丰熟悉围棋的朋友可能了解，Leela Zero 并不是一个名不见经传的AI棋手。它曾在第32、38、42届KGS计算机围棋大赛多次夺冠，在2008年计算机奥林匹克赛上获得九路围棋银牌和十九路围棋铜牌。Leela Zero是GCP根据谷歌最强开源项目Alpha Zero扩展而来。如同Alpha Zero的发展路径，它不借助任何人类知识，完全从零开始训练。同时，它采用分布式计算，通过他人电脑生成的自对弈棋谱传送到服务器上进行训练，以此借助全球志愿者的力量为Leela Zero项目提供算力支持。据了解，Leela Zero的棋力正是通过神经网络权重的不断更迭而提升的（权重：表征神经网络内部联系的一系列参数）。当服务器对棋谱进行训练后，会产生新的网络权重，新的权重会与之前的最强权重对局，用以检验棋力，如果它在400局中胜率超过55%就会被更新为当前的最强权重。现在每天有近600人为Leela Zero提供训练棋谱，在最近半年时间内，Leela Zero已经自我对弈700万局，经历128次权重更迭。另外，Leela-Zero凭借出色的棋力已经成为了人类最佳围棋陪练师。它非常规性的打法、出其不意的布局，常常能够带给人类突破性的启发。因此很多围棋爱好者喜欢通过与它博弈或者复盘训练来提升自己的棋力。一位微博网友还分享了他看Leela-Zero自战局的感受，特别赏心悦目。中国棋士柯洁也发文表示：Leela Zero训练厉害了，我是不是也要攒钱买一台超级计算机来跑AI，现在学编程还来得及吗？这款Leela Zero项目从2017年就在Github开源了，目前已经收割了4.1k星标。Github开源地址奉上，链接内含详细下载安装流程，按提示操作完成后，就可以与AI棋手在线博弈了。AI碾压人类，轻轻松松如柯洁所说现在国内外的AI棋手已经非常之多，而且能够打败世界级职业选手的也不再少数。如国内经典棋手腾讯绝艺。在最近的2019年，绝艺第四次夺得了“世界智能围棋公开赛冠军”。它是腾讯AI Lab自研的一款围棋AI。从2016年发布首个版本到现在，已经在各大赛事中，先后战胜过柯洁，古力，朴廷桓等一百多位职业棋手。不过，值得一提的是，这位AI围棋常胜将军却在2018年的世界人工智能围棋大赛中，败给了自家兄弟“PhoenixGo”。PhoenixGo，俗称“金毛”（因比赛时的头像而得名），是微信翻译团队研发人工智能围棋程序。在这场世界级AI围棋大赛中，PhoenixGo一举夺冠，战胜了来自中、日、韩、欧美等国家和地区的一流AI围棋高手。如LeelaZero、TSGo、DolBaram（石子旋风）、Golois，HEROZ Kishi、Baduki等。（Github开源地址）说到国内比较出色的AI棋手，还有一位不得不提，它就是“星阵围棋”。在2018年，“贝瑞基因杯”世界人工智能围棋大赛人机大战中，星阵围棋执黑145手战胜柯洁，之后，在“让先三十番棋”挑战赛中，轮番对战职业选手时越、江维杰、崔哲瀚、元晟溱、周俊勋等世界冠军，最终以40:1的战绩夺冠，胜率达到97.6%。更重要的是，星阵围棋是一款纯国产AI。其他AI棋手大部分都是师从谷歌论文，星阵是独创了自己的研发程序，而且它的对战策略也与谷歌明显不同。谷歌算法更偏向胜率，为保持大局经常会选择暂时退让，而星阵的策略是强势进攻，把人类按在地上摩擦，能前进绝不退让。据了解，星际围棋的前身是清华大学的“神算子”，后经过深客科技完成了后续的技术升级。该公司董事长金涬博士，在大数据、深度学习、人工智能领域深耕多年，是人工智能在围棋产业应用的重要推动者。历数国外的围棋AI，除了谷歌的Alpha系列外，最出色的可能就是Facebook出品的ELF OpenGo了。这款AI围棋项目也于2018年在Github开源了。研究团队表示，此次开放源代码是希望激励相关爱好者思考这项技术新的应用和研究方向。在战绩方面，ELF OpenGo曾与Leela Zero在一场比赛中交手，最终以200:0的战绩获胜。此外，它还在与世界级职业选手的对战赛中，创造了14胜0负的记录。据官方介绍，在比赛中 OpenGo 使用单块 GPU 每步 50 秒的搜索时间（每步搜索 8 万个局面），而人类棋手并没有限制下棋思考的时间。从围棋转战RTS看到这里，AI在围棋界碾压人类顶级选手已经成为一个非常轻松的事儿。不过，AI研发的目的并不在此，围棋因其游戏规则和策略的复杂性被研究人员视为AI训练的最佳试验田，一方面，AI通过与人类的博弈对抗，可以快速提升其深度学习和思考能力。另一方面，其综合大数据而获得作战布局，也可以为人类带来更多的启发性思考。可以说二者在相互博弈同共同成长。此外，围棋的复杂性已经不能满足AI的需求了。近些年，AI的训练场景已经逐步从围棋、德州扑克转向了更为复杂的RTS即时策略性游戏。作为经典RTS游戏，《星际争霸》因非完全信息、作战空间复杂、毫秒级决策等特点，而成为众多团队的研发目标。目前，以谷歌为首的人工智能公司在该领域探索也取得了突破性进展。 去年10月，谷歌发表最新论文登上《Nature》杂志，论文指出其研发的AlphaStar在排行榜单上超越了 99.8％的活跃玩家，而且最高达到了星际争霸 2 人类对战天梯的顶级水平，并给出了对战影像资料。此外，国内一家人工智能公司启元世界异军突起，其研发“星际AI”在最近的挑战赛中以2:0战胜了世界顶级职业选手。该研发团队表示，公司自成立之初便围绕《星际争霸》开展星际AI的研发工作，其目的一是在游戏行业，为玩家们提供更好的游戏体验，二是是通过AI智能体的训练，敲开通向通用人工智能（AGI）的大门。

Google在科学杂志《自然》上发表的一篇新文章中正式宣布已实现“量子霸权” ，这离公司最初泄漏该事件的发生刚好一个月，当时，Google的论文被意外地提前发表。不过，Google现在的正式宣布则意味着这项研究的全部细节都会被公开的，科学界可以更广泛地审查Google所说的成就。

谷歌表示，其54比特Sycamore处理器能够在200秒内完成世界上最强大的超级计算机花费10000年所需的随机数计算量，这让目前所有的非量子计算机相形见绌。

而就在今天，另一家超级计算机公司IBM正在对谷歌的说法提出异议。在周一抢先发表的博客文章中，该公司表示，在传统系统上可以在2.5天之内完成相同的任务，而不是Google声称的10000年。 IBM说，在估算其传统超级计算机执行计算所需的时间时，Google“未能充分考虑大量磁盘存储”的开销。

尽管IBM试图淡化Google的成就，但研究界人士对此消息表示欢迎，《纽约时报》引述科学家的话将Google的突破与莱特兄弟1903年的首次飞机飞行相提并论。

距离量子计算开始逐渐被运用，我们可能还需要数年的时间，但是Google的发现最终可以提供证据，证明量子计算的未来已经有了可能。

谷歌旗下科技公司发表论文

国内没办法直接上谷歌的网站 你可以搜索下载个E9代理加速器 这样就能上Google下载东西了

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谷歌表示，其54比特Sycamore处理器能够在200秒内完成世界上最强大的超级计算机花费10000年所需的随机数计算量，这让目前所有的非量子计算机相形见绌。

而就在今天，另一家超级计算机公司IBM正在对谷歌的说法提出异议。在周一抢先发表的博客文章中，该公司表示，在传统系统上可以在2.5天之内完成相同的任务，而不是Google声称的10000年。 IBM说，在估算其传统超级计算机执行计算所需的时间时，Google“未能充分考虑大量磁盘存储”的开销。

尽管IBM试图淡化Google的成就，但研究界人士对此消息表示欢迎，《纽约时报》引述科学家的话将Google的突破与莱特兄弟1903年的首次飞机飞行相提并论。

距离量子计算开始逐渐被运用，我们可能还需要数年的时间，但是Google的发现最终可以提供证据，证明量子计算的未来已经有了可能。

你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》

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简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。