创新丨想创新？看看谷歌怎么做
创新丨想创新？看看谷歌怎么做
摘要 企业创新不仅需要某套管理哲学或精简化的运营方式，而是需要的是扎根于企业基因里发现精神。
苹果将设计融入科技；IBM投资科研，领先同时代十年；Facebook“快速行动，维护基础”（但是，显然不再破除陈规）。
上述公司以各自的方式成为领域内优秀的创新者。但是，是什么让Google（现在正式名称是Alphabet）与众不同？它虽然不依赖任何单个的创新策略，但是综合部署以创造出一个复杂且强大的创新生态系统，大量推出新产品。
当然，Google本身就是一家大企业——营业收入750亿美元，员工人数超过6万名，从核心的搜索引擎、安卓操作系统、到诸如无人驾驶车等刚起步的业务。为了更好的理解Google创新的方法，我仔细观察了其中一个领域： Deep learning。这是人工智能的一种极复杂形式，以帮助机器像人类一样吸收和利用信息。
对研发的狂热投入
正如Google的一贯作风，Deep learning的主动权源于对科技的投入。致力于发现的精神已深植于Google的基因。毕竟，Google公司是从谢尔盖·布林(Sergey Brin)和拉里·佩吉(Larry Page)的国家科学基金会资助项目——网页目录化开始的。这份热情一直延续着，Google每年在研发上投入数十亿美元。
然而，这还不是故事的全部。Google会固定地去收购处于发展初期的初创企业，其中的很多都是始于学术研究。该公司还通过风险投资部投资许多初创公司。（Google近期收购的公司之一是Deep Mind，前段时间因打败传奇性世界围棋冠军李世石而引人注目。）
Google取得突破性研究成果的另一方式是通过主动与科学界建立伙伴关系。它每年投资超过250项科研项目，在例如arXiv的公用数据库和自有研究站点发布研究成果，每年邀请约30位正在休假的顶尖学者来Google。
通常，因为Google的巨大吸引力，顶尖学者们来了并且留下来。Google对为科学家们提供独有的研究环境、无可比拟的数据集、世界顶尖的运算架构以及不断公开出版的机会。比如人工智能界顶尖学者之一吴恩达（Andrew Ng）于2010年来到Google。
自下而上的创新
吴恩达刚到Google，就迅速联系研究员格雷格·克拉多（Greg Corrado）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）。他们都对deep learning这一新人工智能有浓厚的兴趣。不久，这三人就利用“20%的时间（20% time）”——该公司有名的鼓励员工“自由选择自己感兴趣的项目”来研究这一领域。
Google最受欢迎的一些产品，诸如谷歌邮箱（Gmail）、谷歌新闻（Google News）和Adsense都产生于“20％的时间”项目。但是这三项的着眼点是不同的。它们不是要打造某种产品，他们的关注点在于扩展可能性的范围。
为了理解他们之后的研究内容，有必要知道大脑的运作方式。当你在拥挤的酒吧里遇见了朋友，这似乎是单一事件，但实际上并不是。大脑的不同区域对这一事件的不同方面，例如颜色、形状，进行加工处理，并将它们一体化成更大的概念（诸如人脸、发型、或是某个流行设计师的招牌风格）。
科学家将这些不同方面称作“抽象层次”。通常计算机是线性运作，因此要同时运行多个“抽象层次”是很困难的。但是，这三人认为自己可以做得更好，扩展到20到30个层次。这样，较之前而言机器学习的深度会做的更好。
内部孵化器
不久，他们就取得了进展。克拉多告诉我：“为了让网络去学习，需要很多数据，而Google恰恰就是数据多。另一要素是快速算法，而Google的分布式运算专长是非常有帮助的。所以我们能够快速地推动机器学习的进展。”
项目开始的18个月后，这个小组进入Google X实验室——公司内部的科研重地——继续他们的项目。在那里，他们不仅能专职研究deep learning项目，还可以聘请另外5至6个拥有数学、神经系统科学和计算机科学博士学位的科学家和工程师团队。
克拉多说：“我们在Google X实验室的时间至关重要。我们在不绑定任何特定产品的条件下，推进核心技术。我们从三个人兼职工作，到8或9个人全职工作。这才是全速前进的理想团队规模。我们就像一个小公司，但是拥有这一大企业的各种资源。”
这段孵化期的成果是一个实际的产品——DistBelief——第一代机器学习系统。不久，DistBelief就已经整合进Google的各种产品中，例如谷歌地图、谷歌翻译（Google Translate）、甚至YouTube（用于帮助用户搜索视频）。
对于核心的创新
到2012年，这个团队从Google X实验室“毕业”了，他们被称作“谷歌大脑（Google Brain）”，现在发展成一个随时都有近百名研究员的团队。包括杰弗里·希尔顿（Geoffrey Hinton），2013年加入的deep learning领域专家。这个团队还建造了DistBelief的高级版本——TensorFlow——在Apache许可之下的开源系统。
如今，“谷歌大脑”是出于创新生态系统，现在又是它的组成部分之一。Google的产品团队就是他们内部“顾客”，“谷歌大脑”将deep learning置于Google行事的中心。Google公司的每一个人都可以使用Tensor Flow，使产品变得更加智能、有效。
例如，TensorFlow让Google语音搜索更加迅速、准确，将错误率从23%降低到8%，而且完成一次搜索的时间减少了近三分之一秒。由于图片搜索的错误也减少了三分之二，因此用户现在可以搜索各种诸如日落、特定犬种的未标记的图片。
“谷歌大脑”还被用于其他方面。谷歌邮箱的智能回复（Smart Reply）向用户提供回复信件的建议。谷歌翻译扩展到100种语言，覆盖全球99%的人口。虽然“谷歌大脑”已经在完善公司核心能力上展现出巨大的价值，它在未来也很可能启发全新的产品。
紧密的反馈环节
在多数机构中，创新被视为线性过程：研究、开发、展示、布署，每一步都独立进行。但是在Google，每项工作都是紧密联合的反馈环节，研究者和产品团队合作不仅创建新产品、还要观察出值得进一步研究的领域。
克拉多告诉我：“能够获得关于用户及其真正需要的数据会给你进一步创新的机会。”他和团队积极与产品团队、“20％的时间”项目同事合作。不像墨守陈规的科学怪人，他们是积极的的合作者。
这就是“谷歌大脑”扩展到Google生态创新系统的方式。TensorFlow提供了基础机器学习的工具，为Google工程师们提供新的可能性，然后他们就会找到“谷歌大脑”的科学家并创造新产品。这创造了一个问题集：吸引顶尖研究员来Google工作，反过来，创造出更多令人激动的新科技。
Google 的独特之处在于将各种创新战略融合起来。产品经理集中于客户需求，研究员追寻科学的指引，工程师凭借兴趣研发“20%的时间”项目。任何有想法的人都可以采取一或多种途径。
原网站：http://www.toutiao.com/i6307802765326287362/
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