人工智能是我们今天正在研究的最深刻的技术。无论是帮助医生及早发现疾病，还是让人们能够以自己的语言获取信息，人工智能都可以帮助人们、企业和社区释放他们的潜力。它开辟了新的机会，可以显着改善数十亿人的生活。这就是我们六年前围绕 AI 重新调整公司方向的原因，也是我们将其视为实现我们使命的最重要方式的原因：组织世界信息并使人人都可以访问和使用它。
从那时起，我们继续全面投资 AI，Google AI 和 DeepMind 正在推动最先进的技术发展。如今，最大的 AI 计算规模每六个月翻一番，远远超过摩尔定律。与此同时，先进的生成式 AI 和大型语言模型正在激发全世界人们的想象力。事实上，我们的Transformer研究项目和我们在 2017 年的领域定义论文，以及我们在扩散模型方面的重要进展，现在是您今天开始看到的许多生成式 AI 应用程序的基础。
介绍Google Bard
在我们将深入研究和突破转化为真正帮助人们的产品时，从事这些技术是一个非常激动人心的时刻。这就是我们使用大型语言模型的旅程。两年前，我们推出了由我们的对话应用程序语言模型（简称LaMDA ）提供支持的下一代语言和对话功能。
我们一直致力于开发一种实验性的对话式 AI 服务，由 LaMDA 提供支持，我们称之为 Bard。今天，我们又向前迈进了一步，将其开放给受信任的测试人员，然后在未来几周内将其更广泛地提供给公众。
巴德寻求将世界知识的广度与我们大型语言模型的力量、智慧和创造力相结合。它利用来自网络的信息来提供新鲜、高质量的回复。巴德可以成为创造力的出口，也可以成为激发好奇心的发射台，帮助您向 9 岁的孩子解释 NASA 的詹姆斯·韦伯太空望远镜的新发现，或者了解更多关于现在足球界最佳前锋的信息，然后进行训练培养你的技能。
使用 Bard 来简化复杂的主题，例如向 9 岁的孩子解释 NASA 的詹姆斯韦伯太空望远镜的新发现。
我们最初将与 LaMDA 的轻量级模型版本一起发布。这个小得多的模型需要更少的计算能力，使我们能够扩展到更多的用户，从而获得更多的反馈。我们会将外部反馈与我们自己的内部测试相结合，以确保 Bard 的回答在质量、安全性和真实信息的基础性方面达到高标准。我们很高兴这一阶段的测试能够帮助我们继续学习和提高 Bard 的质量和速度。
将 AI 的优势带入我们的日常产品
我们在使用 AI 为数十亿人改进搜索方面有着悠久的历史。BERT 是我们最早的 Transformer 模型之一，它在理解人类语言的复杂性方面具有革命性意义。两年前，我们推出了 MUM，它的功能是 BERT 的 1000 倍，对信息的理解更上一层楼，支持多种语言，可以从视频中挑选出关键时刻，并以更多语言提供关键信息，包括危机支持。
现在，我们最新的人工智能技术——如 LaMDA、PaLM、Imagen 和 MusicLM——正在以此为基础，创造全新的方式来处理信息，从语言和图像到视频和音频。我们正在努力将这些最新的 AI 进步引入我们的产品，首先是搜索。
最令人兴奋的机会之一是人工智能如何加深我们对信息的理解并更有效地将其转化为有用的知识——使人们更容易找到他们正在寻找的东西的核心并完成工作。当人们想到 Google 时，他们通常会想到向我们寻求快速的事实答案，例如“钢琴有多少个琴键？” 但越来越多的人转向谷歌寻求更深入的见解和理解——比如，“钢琴或吉他更容易学吗，每种都需要多少练习？” 学习这样的主题可能需要付出很多努力才能弄清楚您真正需要了解的内容，而且人们通常希望探索各种不同的观点或观点。
人工智能在这些时刻可以提供帮助，它可以针对没有正确答案的问题综合见解。很快，您将在搜索中看到基于 AI 的功能，这些功能将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的格式，这样您就可以快速了解全局并从网络中了解更多信息：无论是寻找其他视角，例如既弹钢琴又弹吉他的人的博客，或深入探讨相关主题，例如作为初学者的入门步骤。这些新的 AI 功能将很快开始在 Google 搜索中推出。
在寻找见解时，搜索中的 AI 功能可以提炼信息以帮助您了解全局。
帮助开发人员利用 AI 进行创新
除了我们自己的产品之外，我们认为重要的是通过在我们最好的模型之上构建，让其他人能够轻松、安全和可扩展地从这些进步中受益。下个月，我们将开始让个人开发者、创作者和企业入职，这样他们就可以尝试我们的生成语言 API，该 API 最初由 LaMDA 提供支持，并有一系列模型可供遵循。随着时间的推移，我们打算创建一套工具和 API，让其他人可以轻松地使用 AI 构建更具创新性的应用程序。拥有必要的计算能力来构建可靠且值得信赖的 AI 系统对初创公司也至关重要，我们很高兴通过我们与Cohere、C3.ai和Anthropic的 Google Cloud 合作伙伴关系帮助扩大这些努力，这是上周刚刚宣布的。请继续关注更多开发者详细信息。
