道德准则和AI

2018年，谷歌发布了谷歌AI准则，如减少了谷歌翻译的性格偏倚，探索发布了更多的数据集和模型，给大众开设机器学习快速课程。

造福整个社会的AI

AI洪水预警系统，在印度部分地区投入使用。机器学习模型预测余震比传统基于物理模型方法准确的多，而且由于模型是可解释的，那么可以帮助我们了解余震本身。

辅助性技术

谷歌duplex对各种领域融合建设，只要问一句能不能帮我预定个剪发师，虚拟助手就自动帮你打电话，说细节；smart compose可以用预测模型给出写作提示；sound search找环境音乐；smart linkify分析屏幕显示文本；

量子计算

2018年，研发出72位量子计算设备，发布了cirq，是一个为量子计算机开发的开源编程框架，借助其探索了在量子计算机上运行神经网络。

自然语言处理

开发出bert，在普通语料上预训练，就可以通过迁移学习调节到不同的自然语言任务上。

感知

图像上，三维场景理解；语音上，多模态抽取指定人的声音；提出一些在资源有限平台高效感知框架；

计算机图形学

增强现实，夜视，超级清晰变焦。

算法理论

分布式优化研究了改进组合优化问题的轮数和沟通复杂度；算法选择理论提出新的模型，研究了如何使用ML思想改进经典在线算法；开发了两种方法来加强隐私保证；

软件系统

发布了JAX，是一个带有加速器的Numpy的变种，支持Python函数的任意阶自动微分；spectre和meltdown计算机处理器带有严重安全漏洞；开发了一个持续的哈希方案，降低了服务器缓存需求；

AutoML

亦称为“元学习”，通过机器学习方式让机器学习某些方面实现“自动化”；可解决：

• 自动生成图像变换序列，提高各种图像模型准确性。
• 找到一种全新的符号优化表达形式，比起常用的优化规则效果更好。
• 还尝试了用ML学习自动压缩ML

TPUs

ML硬件加速器，tensorflow research cloud，免费云供给计算能力。推动了谷歌内部一系列产品的改革。

开源软件与数据集

tensorflow、tensorflow lite、tensorflow.js、tensorflow probability。
发布google dataset search，让我们从各种网络渠道查找想要的公共数据集的全新工具。
发布open images v4，包含了很多的标签和注释数据，经常发起挑战。

机器人学

用机器学习教机器人行动，第一次成功真正在机器人上在线训练了深层强化学习模型。

人工智能在其它领域的应用

应用于物理和生物科学的一系列问题中：

• 通过对恒星的光曲线数据进行挖掘，发现太阳系外的新行星
• 识别短 DNA 序列的起源或功能
• 自动检测离焦显微镜图像
• 用数字技术构建同一个细胞带有污点的图像
• 自动绘制肽链的质谱分析图

推广研究

提供谷歌博士奖学金，Google AI实习生服务。