今年年初，人工智能Alpha Go (“阿法狗”)在与韩国棋手李世的五场对弈中，以4：1大胜人类，让人印象深刻。

据了解，Alpha Go相当于是由2000台电脑组成的超级大脑，对于李世石的任何招数，都有着足够的预见性。当初在训练Alpha Go时，采取了“深度强化学习”的方式，通过50种不同的雅达利游戏(Atari)来训练Alpha Go的能力，结果表明Google的人工智能软件在雅达利2600的测试中，在49个游戏中有29个游戏获得了75%的专业测试的成绩，已经到了人类的水平。

Alpha Go在围棋领域取得的成绩，让人工智能的发展又上了一个新的台阶。但Alpha Go基础技术的应用，显然不仅仅是用在围棋上面。

7月29日，Google开发者产品与开发者关系负责人Ben Galbraith在接受环球科技采访时表示：机器学习技术已经贯穿了Google所有的产品和发展历史。

据介绍，目前在最常用的Google Play上，便应用了机器学习技术，为开发者提供服务。最为常见的是为应用程序开发者分析用户的反馈意见和评论。通过与不同软件的参数对比，获得性能、设计、好玩儿和趣味性等方面的打分分值，继而机器学习边可以知道总分数是如何而来，各项的百分比是多少，产品的不足在哪里，用户反馈的问题多数集中在哪里，从而为开发者提供多维度的直观产品分析。

此外，Google的翻译产品Google Translate也是一款应用了机器学习的软件。它能为用户提供准确、快速的翻译，是因为其所依托的大量的历史积累，在积累的语料库中，能够快速找到使用者所需的翻译巨型，同时通过大量的以往的上下文积累来预测出使用者可能需要的情景语句，并快速做出反应。

“简而概之， Google每个产品基本上都会用到机器学习这个技术，机器学习是贯穿Google所有的产品和发展的历史的。不仅如此，Google还正在努力找新的方式，把机器学习应用到更多产品和服务上，对Google来说，最重要的是要把更多好用的技术提供给开发者。”Ben总结道。

此外，对于中国开发者的发展潜力，Ben表示，谷歌从2014年开始就和中国开发者合作并通过Google Play发布和推广他们的应用，通过观察Google Play中这些应用的表现，了解中国开发者的实力，这也是谷歌衡量中国开发者生态的一个切实方法。“至于潜力，我相信这个问题也并不难回答。如今，中国企业的创新力是有目共睹的。我也一直被我看到的这些创新实力所折服。”Ben说道。