谷歌I/O 2018大会首日八个重要通知说明了什么？

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据国外媒体报道，5月9日上午，谷歌在加州山景城的海滨圆形剧场举行了2018年i/o开发者大会。以下是会议第一天主旨发言的重要声明。

谷歌i/o 2018大会第一天的八个重要通知是什么？

1谷歌赌人工智能，并将其研究部门改名为人工智能

就在主题演讲开始之前，谷歌宣布将把它的研究部门改名为谷歌人工智能。这一举动表明谷歌在计算机视觉、自然语言处理和神经网络方面的研发正变得越来越集中。

2与谷歌助手对话更自然，增加了“继续对话”的功能

谷歌宣布对谷歌助手进行“持续对话”更新，这使得与助手交谈更加自然。现在，用户不必说“嘿！”在下一个命令之前。“嘿谷歌”或“好谷歌”，你只需要第一次说这句话。谷歌还增加了一项新功能，允许用户在同一请求中提出多个问题。所有这些都将在未来几周内发布。

为什么这很重要:当一个用户进行典型的对话时，如果他没有得到你想要的答案，他会问一些后续的问题。但是如果你每次都要说“嘿，谷歌”，那就会变得非常刺耳，这会打断整个对话过程，让整个过程感觉不自然。如果谷歌想成为语音界面的重量级参与者，实际的互动必须是一种对话形式，而不仅仅是一系列的问答。

人工智能已经升级了3张谷歌照片

谷歌照片让用户可以通过内置编辑工具和人工智能功能轻松修改照片，并自动创建拼贴画、电影和风格化照片。现在，这个应用程序支持更多的人工智能功能，如黑白照片着色，亮度校正和旋转建议。新版谷歌照片将建议快速修复和调整，如旋转、校正亮度或添加流行颜色。

为什么这很重要:谷歌正努力成为所有用户照片的中心，并通过提供强大的工具帮助用户编辑、分类和修改照片来吸引更多潜在用户。对于每一张新照片，谷歌将提供更多的数据，帮助他们在图像识别方面做得越来越好，这最终不仅改善了谷歌的用户体验，也为其服务提供了更好的工具。谷歌的核心是一家搜索公司，它需要大量的视觉搜索数据。

谷歌助手和youtube将登陆智能显示屏

谷歌今年ces推广的亮点是智能显示，但谷歌echo秀的竞争对手还没有出现。在i/o会议上，谷歌显然在智能显示器上做了进一步的努力。谷歌的首个智能显示屏将于7月推出，当然会得到谷歌助手和youtube的支持。显然，谷歌已经投入了一些资源来构建这个视觉助手，并为用户体验添加一个屏幕。

为什么这很重要:用户已经习惯了坐在客厅里，等待放在那里的智能设备回答他们的问题。但谷歌希望创建一个用户可以提问的系统，然后该系统将提供一个选项来弥补无法通过语音界面和某种视觉显示解决的行为。谷歌助手处理这个等式的声音部分，而youtube是另一个好伙伴。

5谷歌助手集成到谷歌地图中

谷歌助手将被整合到谷歌地图中，并将在今年夏天实施。这样，谷歌可以为用户提供更好的推荐。谷歌一直在改进地图，希望使其更加个性化。谷歌地图还集成了机器视觉、手机摄像头、街景等功能。例如，如果用户不知道它在哪里，打开相机，它会收集街道图片，然后将真实场景与地图结合起来，告诉用户去哪里。

为什么这很重要:谷歌地图是谷歌最重要的产品之一。以上功能对用户来说非常实用，可以帮助谷歌留住用户。此外，对谷歌来说，这也是关于数据的。如果谷歌能让用户留在其应用程序中，谷歌将获得更多数据。

6谷歌发布第三代人工智能芯片tpu 3.0

谷歌宣布推出第三代人工智能芯片TPU 3.0。谷歌首席执行官sundar pichai说，新tpu的性能是上一代的八倍，达到100千兆次。

为什么这很重要:目前，为开发人员创建最强大的机器学习工具的竞争非常激烈，能够将开发人员锁定在自己的生态系统中的公司将比竞争对手拥有更强的优势。谷歌现在正寻求扩大其云平台业务，并与亚马逊的aws和微软的azure展开激烈竞争。构建性能强大的人工智能芯片尤为重要。如果谷歌的人工智能芯片能让开发者加速他们的操作，它就能帮助谷歌继续吸引他们进入谷歌的生态系统。

7谷歌新闻重新设计加入人工智能应用程序

谷歌计划在新版谷歌新闻中加入人工智能。新的应用程序使用户能够跟踪他们关心的新闻，了解新闻的全貌，并使用户能够支持他们信任的新闻机构。新的应用程序将添加“新闻广播”、“全覆盖”和其他功能。例如，全覆盖的专栏内容是由谷歌通过整合多个新闻来源，在单一主题上显示的新闻故事，它将被推给所有用户。这样，对发现新事物感兴趣的用户更容易对不熟悉的话题有多角度和深入的理解。

为什么这很重要:facebook正遭受虚假新闻、用户数据泄露丑闻和其他事件的困扰。谷歌更好的新闻应用程序将帮助用户“锁定”他们自己的生态系统。

8谷歌推出ml工具包软件开发工具包

谷歌宣布推出ml kit软件开发工具包，使ios和安卓应用程序开发人员能够将谷歌提供的预先设计的机器学习模型集成到他们的应用程序中。这些模型支持文本识别、人脸识别和其他功能。

为什么这很重要:ml工具包软件开发工具包可以降低开发门槛，并为没有很多机器学习专业知识储备的开发人员提供一个基础，以便探索更有趣的应用案例。

来源：搜狐微门户