近日，谷歌高级研究员杰夫·迪恩（Jeff Dean）发表了一篇名为《谷歌大脑（Google Brain）团队的研究方法》的文章。文中，他详细介绍了谷歌大脑团队是如何通过改进基础理论、理解机器学习和研究产品服务来逐步接近“让机器拥有智慧，造福人类生活”这一愿景的。
实现愿景的关键是在机器学习领域贡献新的基础性研究。为了实现这一目标，谷歌大脑构建了一支开展长期的、开放式研究的前沿团队，希望推动科学发展。
在对视觉与听觉感知、自然语言理解、艺术与音乐生成、系统架构与算法等领域研究的过程中，谷歌大脑团队定期与外部机构研究人员协作。在团队2017年发表的论文中，有三分之一的论文具有一位或多位跨机构作者。此外，团队还邀请学术机构的研究人员来推动团队工作，并加强团队与外部科学社区的联系。
同时，谷歌大脑团队也积极推进与谷歌其他团队合作，在合作过程中，团队既可以贡献机器学习的基础性研究，也能单独进行以产品为中心的研究。在扩大机器学习的全球性影响方面，这两个途径都非常重要。
谷歌大脑团队也认为，以易于理解的方式向大家解释清楚现代机器学习中的概念非常重要。Distill.pub是一个在线技术期刊，由团队成员克里斯·欧拉（Chris Olah）和山·卡特（Shan Carter）启动，它为谷歌大脑团队向人们解释一些概念提供了一个论坛。TensorFlow Playground是由团队的可视化专家创建的一个浏览器内试验平台，它让人们可以了解神经网络是如何解决一些简单问题的。
除了与学术和业内的精英合作之外，像谷歌的许多其他团队一样，谷歌大脑团队也坚信培养下一代科学家非常有意义，它每年接收超过50名实习生，并为他们进行机器学习领域的研究提供指导；同时还启动了谷歌大脑学员计划，为对机器学习研究感兴趣的人群提供进修渠道。
文章来源：极客时间《极客热点》
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