自从OpenAI的ChatGPT推出以来，谷歌的人工智能似乎一直处于被动、落后的状态。然而，在ChatGPT发布之前，谷歌一直走在全球人工智能行业的前沿，处于世界人工智能行业的顶端。
2014年，谷歌收购了成立于2010年致力于通用人工智能（AGI）的英国公司DeepMind。2015年，谷歌的DeepMind团队发布了AlphaGo人工智能，并战胜了围棋大师樊麾，随后战胜了李世石等世界围棋名将。基于深度强化学习，AlphaGo通过学习人类棋谱，并与人类棋手和自己对弈，最终在围棋领域达到人类无法企及的水准。在深度学习和强化学习方面取得重要突破之后，谷歌DeepMind团队将AlphaGO的方法推展到其他领域，发展出了AlphaZero（针对多种棋类游戏的人工智能）、MuZero（针对视频游戏的人工智能）、AlphaStar（针对星际争霸游戏的人工智能，强调规划、协作）AlphaDev（基于AlaphaGo，针对数据分类算法和方法，将算法优化深入到汇编语言并提供优化方法）。同时，在AlphaGo战胜李世石之后，DeepMind便开始将人工智能的深度、强化学习方案拓展到生命科学领域，聚焦于蛋白质折叠问题（ the protein-folding problem）。2018年，Google DeepMind发布Alpha Fold；2020年，DeepMind发布的AlphaFold 2，其提供的精确度，已经被生命科学界广泛认可，并认为已经解决了蛋白质折叠问题。此后，DeepMind（联合 Isomorphic Labs）便从蛋白质折叠问题，拓展到生命科学更深的领域：试图预测所有生命分子的结构和相互影响的机制，目前处于AlphaFold 3阶段。
面对OpenAI等人工智能的挑战，Google被迫作出积极的应对，包括合并原DeepMind和原Google Brain团队，成立新的Google DeepMind，由原联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）担任CEO。德米斯·哈萨比斯认为，人工智能AI有潜力成为人类发明的技术中最重要和最有益处的技术（AI has the potential to be one of the most important and beneficial technologies ever invented. --Demis Hassabis）。
从近期的新闻可知，Google的人工智能，主要由DeepMind团队主导。目前，该团队正正在不断发力，力求在AI时代提供更好的服务。8月2日，Google推出Google Gemini 1.5 Pro Experiment，并在大模型竞技场比分中位居榜首，超过了ChatGPT 4o。之前，Google Gemini重要特色是支持长文本分析和视频输入等。而如今，Google Gemini 1.5 Pro Experiment似乎在许多方面都得到了优化。当然，许多用户认为，Google Gemini的代码能力比较差，优化空间比较大。
而在不久前（北京时间7月26日、美西时间7月25日），Google公布旗下的AlphaProof和AlphaGeometry团队的AI参加了国际奥林匹克数学竞赛（International Mathematical Olympiad, IMO）并获得银牌最高分数的消息。据悉，AlphaProof和AlphaGeometry团队的AI解决方案，根据IMO的记分规则获得28分数（总分42分）；此IMO记分规则由IMO金牌获得者、菲尔兹奖获得者、数学家蒂莫西·高尔斯爵士、教授（Prof. Sir Timothy Gowers）和两次IMO金牌获得者、2024IMO问题选择委员会主席约瑟夫·迈尔斯（Joseph Myers）制定。AlphaProof和AlphaGeometry团队的AI解决了6个题目中的4个，并且已经解决的题目获得满分7分，是IMO银牌中最高的分数，与IMO金牌最低分仅差1分。
当然，需要注意的是，与实际的国际奥林匹克数学竞赛不同，Google的AlphaProof和AlphaGeometry团队的AI在解决问题时，首先需要将实际的IMO题目翻译为AlphaProof和AlphaGeometry系统可以理解的形式化的语言，然后AlphaProof和AlphaGeometry系统予以解答。在解决第一天的两个题目，第一个题目，仅花了几分钟便解决了，但第二个题目花了三天时间才解决。而第二天的四个题目，仅仅解决了其中两个，两个组合数学（the two combinatorics problems ）题目未能回答。但是，无论如何，AlphaProof和AlphaGeometry系统能够获得IMO银牌最高分数，已经是非常卓越的成就。而据悉，许多菲尔兹奖得主（数学界最高奖项，比诺贝尔奖有更多的限制，如年龄必须是40岁以内，每4年一次，每次奖励2～4名，每名获奖者奖金为15万加元），很多都参加了IMO竞赛。
需要注意的是，谷歌（Google）人工智能侧重点不同于OpenAI等。在OpenAI 国际公司带领下，GPT模型成为一种热门的人工智能模型。GPT模型中的T（Transformer），最初是由谷歌的DeepMind团队人员提出的，尽管T（Transformer）最初设计主要是为了改善英语和德语之间的翻译水准（参考：源1）；经由OpenAI团队的改造，成为了生成式预训练Transformer（GPT）。谷歌的Gemini、Gemma2等模型，也使用了GPT模型，但总体上说，谷歌的AI似乎更注重深度强化学习，其专业术语为“基于人类反馈的强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），注重从现实生活中提取的数据中不断试错、预测；正如Google DeepMind的首席执行官德米斯·哈萨比斯所曾经强调的那样，人工智能（AI）最终的突破，还是要强调深度强化学习。当然，即使是OpenAI的ChatGPT，目前也使用了深度强化学习的方法来增强生产式人工智能的可用性，谷歌的大语言模型亦是如此，但德米斯·哈萨比斯似乎认为，未来人工智能需要更多、更大范围的深度强化学习，让人工智能更全面、更深地了解人类的物理世界、生活世界，最终能够理解这个世界，走向通用人工智能AGI或超级人工智能（ASI，Artificial Superintelligence）。
谷歌的人工智能服务产品比较多，包括闭源的和开源的产品。生产式人工智能，包括Gemini系（原Bard）和Gemma系。Gemini是谷歌的闭源人工智能产品，包括Gemini Nano、Flash、Pro、Ultra；细究的话，主要包括包括Gemini 1.5 Pro， Gemini 1.5 Pro Experimental， Gemini 1.5 Flash， Gemini Nano（用于手机）等等。Gemma是其开源产品，目前主要推出的是Gemma2模型及其配套的其他模型（见智汇AI关于Gemma2的介绍）。在语音、图像识别上，谷歌推出了Astra；Astra能够通过设备的摄像头识别物体和场景，并用自然语言进行交互，类似于谷歌的ChatGPT 4o和Claude 3.5 Sonnet，具有实时语音、图像、视频识别、对话的能力。据介绍，Astra基于Gemini Ultra多模态大模型。
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| Google Astra |
同时，在视频生成人工智能上，谷歌推出了Veo，对标OpenAI的Sora。在文本生成图像上，谷歌推出了Imagen 3大模型，对标OpenAI的DALL·E3大模型。于此同时，谷歌还学习苹果公司将Apple Intelligence集成到符合条件的苹果产品的做法，将Gemini定制化为Gemini Live，并集成到谷歌开源的手机操作系统安卓（Android）最新版和谷歌持有的品牌手机Pixel最新款中，让手机可以直接使用Gemini的服务。同时，谷歌为了稳定、工具其探索引擎地位，对抗OpenAI的SearchGPT等产品，在谷歌探索引擎页面添加AI Overviews，为探索引擎提供的结果摘要、评价等内容。
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| Google Veo |
人工智能的发展，或许需要许多人的共同努力。然而，资本的力量和用户的需求等，将让国内外人工智能最终聚焦、合并为大约四五家大型人工智能公司的比拼、竞争。而就目前而言，谷歌开发的Gemini产品最强的模型，其用户评价目前仍然不足以与Antropic的Claude、OpenAI的ChatGPT媲美。希望谷歌在后期能够迎头赶上，让用户能够多一种体验、使用人工智能服务的选择。
源1：Transformer构建设想，“Attention is all you need”
源2：DeepMind官网：https://deepmind.google/
本文由智汇AI撰写。