谷歌对人工智能，谷歌对人工智能的贡献

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌对人工智能的问题，于是小编就整理了4个相关介绍谷歌对人工智能的解答，让我们一起看看吧。

googleai怎么用？

1、在Chrome浏览器中打开谷歌应用市场，搜索“谷歌 AI 插件”，然后点击“安装”；

2、点击“添加至 Chrome”，等待安装完成；

3、点击“启用”，即可使用谷歌 AI 插件。

google的ai叫什么？

Parti

谷歌最新提出来的一个AI——Parti，它就能轻松hold住这事。

据谷歌介绍，它是目前最先进的“文本转图像”AI。

例如，跟它说句：“把悉尼歌剧院和巴黎铁塔做个结合”，输出结果是这样的：

（不知道的还真以为是画报呢）

而且在算法路数上，还不同于谷歌自家的Imagen，Parti可以说是把“AI作画”卷出了新高度。

谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风资源，怎么通过气象资源知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。

通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。

在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里，虽然风能本身是不稳定的，而且是很难预知的。怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱，因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。

谷歌今日宣布，其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出，从而大幅提升这种绿色能源的可用性。

此前，谷歌已经与许多风电厂达成了绿色能源合作。但在人工智能和机器学习的加持下，该公司能够更好地预测风力输出。

其表示，现可安排能量输出的设定交付。对于电网来说，这有助于大幅提升它的价值。

谷歌表示，与没有部署 AI 预测的情况相比，新方案可将风能的价值提升 20% 。

谷歌没有给出确切的能源产出估值，也未披露这些风电场的位置。不过外界猜测，该公司主要与中西部的风电场展开了合作，因其在当地部署了一些数据中心。

去年的时候，谷歌数据中心终于达成了采用 100％ 可抵消的可再生能源的目标。这在很大程度上得益于能源采购、以及风电场方面的投资。

可惜就风力发电而言，其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美。因为风电厂每日的发电量，存在着一定的波动，而电网最被人们所需要的，就是可靠性。

好消息是，DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：

尽管无法管控风力的变化，但早期结果表明，借助机器学习的力量，我们可以让风力发电变得更具价值和可预测。

此外，这种方法还有助于为风电场运营带来更大的数据严谨性，针对电力输出需求作出更智能、迅速的数据驱动型评估。

其实早在 2016 的时候，谷歌就已经借助 DeepMind 的人工智能解决方案，将自家数据中心的能耗降低了 15% 。

2018 年的时候，随着技术的进一步发展，谷歌赋予了人工智能系统更多的控制权。

报道称，2017 年的时候，DeepMind 在与英国国家电网公司进行了谈判，以帮助其实现供需平衡。

据报道谷歌想用AI技术颠覆医疗行业，它到底准备怎样做呢？

医疗+人工智能作为前沿科技，获得众多企业追捧，谷歌也在AI医疗上面做了很多工作：

1 借助搜索工具获取大量健康数据进行加工和研究

当用户使用Chrome浏览器时，它已经记录了用户关注点，买了什么，锻炼情况等与健康相关的数据被获取。谷歌已经获取了海量数据，这些数据都可以成为AI医疗的养分，AI医疗能否应用主要就是数据问题，在这点上，谷歌拥有无与伦比的优势。

通过对数据分析和加工，谷歌有能力构建完善的医疗诊断框架，大幅提高医治效率。比如谷歌有能力把与病人相关的所有电子病历、扫描截图及电子化病理切片都整合起来，并通过算法分析向医生提供可能的诊断建议，医生在这个过程中只需要提供建议的审核意见即可，大幅减轻人为失误。

2 开发大量辅助医疗工具，帮忙医生进行诊断和治疗

据悉，谷歌已经相继开发了可以诊断糖尿病视网膜病变导致失明的辅助诊断工具，还开发了可以诊断糖尿病患者血糖高低的工具，此外还有用于外科手术的医疗机器人。

谷歌最擅长数据和算法，这些开发的工具或设备除了已经拥有的功能外，最厉害的是还具备学习能力，它能够从其已诊断或治疗的案例中不断总结，优化方案。

可能在未来某个时间点，AI诊断或治疗的准确性和治愈率会高过人类，那时候人可能就成了AI的辅助。

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到此，以上就是小编对于谷歌对人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于谷歌对人工智能的4点解答对大家有用。