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随着人力成本的上升和市场竞争的日趋激烈，很多科技公司看好人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展前景，希望逐步用机械和电子装置来模拟或代替人类的某些行为和智慧。谷歌公司就是一家不遗余力研究人工智能的互联网公司，并且在近几年先后推出了谷歌眼镜、谷歌无人驾驶汽车、类人机器人等，甚至还“异想天开”地着手研究长生不老的项目。
早在2011年，为了深入地研究人工智能，谷歌知名的Google X实验室就创建了人工智能项目——内部代号为 Google Brain（谷歌大脑）。谷歌大脑所推崇的“单一算法”假说提出者杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）认为，人类的智慧来源于一个单一的算法。人类大脑发育初期，每一部分的职责分工是不确定的。举例来说，人脑中负责处理声音的部分其实也可以处理视觉影像。如果将人脑与机器相比，人脑的本质是一台可以被调试以执行特定任务的通用型机器。
很快，谷歌大脑的研究就找到了用武之地。过去，谷歌地图的员工必须亲自检查街景上的数字，以判断它是电话号码、涂鸦还是真实的地址。但是，当谷歌尝试把这项工作交给谷歌大脑处理系统时，谷歌工程师可以轻松识别街景图像上的地址。如今，谷歌能在1小时之内识别出法国街景地图上的所有地址。
除了帮助谷歌地图更好地识别街景地址外，谷歌大脑还被用于安卓系统的语音识别和Google 的图像搜索。很显然，这仅仅是谷歌大脑小试牛刀而已。而谷歌大脑项目的指导思想是将计算机科学与神经科学相结合。这在人工智能领域，还没有被世界上的任何机构和公司真正实现过。
2013年6月，谷歌大脑项目运用深度学习的研究成果，使用 1000 台电脑创造出包含 10 亿个连接的“神经网络”，使机器系统学会自动识别猫这种动物。这是一套具备自主学习能力的神经网络系统。常见的人脸识别是由程序员预先在数据库中加入图片，然后驱动计算机进行比对搜索，从而达到“识别”的结果。而这套系统的神奇之处在于，它无需借助任何外界预先输入的信息提示“猫是什么样的”，而是通过机器学习的方式从1000万张图片中找出那些有猫的图片。
因此，可以预见，谷歌的主营产品将不再是搜索引擎，而是人工智能产品。谷歌进行人工智能研究的出发点更多的是希望人们以后可以丢掉手中的手机，每一个设备都能成为一个计算中心和一件全能的设备，而不需要更高的控制中心去调度它。Google Glass（谷歌眼镜）就是这样一种创新产品。谷歌眼镜是谷歌近年研制出的一款智能电子设备，可以代替智能手机和笔记本电脑。镜片上装有一个微型显示屏，用户无需动手便可上网冲浪或者处理文字信息和电子邮件，同时，用户戴上这款眼镜可以用自己的声音控制拍照、视频通话和辨明方向。
而谷歌的无人驾驶汽车也延续了谷歌对人工智能的构想。经过了5年时间的研发，谷歌近日宣布，谷歌的第一部完整功能的无人驾驶原型汽车已经制造完毕，将会在2015年正式上路进行测试。无人驾驶汽车的原理是，在没有任何人工干预的情况下，用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上正常行驶。
谷歌预测，未来的用户在输入自己的搜索关键词之前，谷歌就会知道搜索答案。这是由于谷歌的人工智能系统已经扫描了用户阅读的每一封电子邮件、每一个网络文档和曾经输入的每一个关键词。从这一点来看，谷歌的人工智能未来面对的数据将是难以想象的大。那么，谷歌将以什么样的技术来分析和处理这些海量数据？
事实上，Google X实验室早在2013年就开始了针对一项革命性计算技术的研究——量子计算。2013年5月，谷歌成立了一个量子人工智能实验室来研究量子计算将如何推进机器学习和人工智能的发展。这项计划旨在研制出基于量子力学原理、具有超高速计算能力的计算机处理器。通过这项技术，谷歌将能够在其产品设计中运用更多人工智能，以加快其产品的服务速度。量子技术被业界视为计算机进行海量数据分析的一种革命性方式。在整理和分析海量数据方面，量子计算机将具有比传统计算机更快的运行速度。这种新技术的突破对谷歌乃至全球各公司的人工智能业务产生极大的影响。
为了更快、更好地实现在人工智能领域的突破，谷歌于2014年展开了一系列重要的收购。例如，DeepMind Technologies（一家神经网络创业公司）、Jetpac（一家机器自我学习式图片搜索方案提供商）、Dark Blue Labs（一家专注于计算机深度学习和自然语言处理的公司）和Vision Factory（一家专注于计算机深度学习和视觉识别的公司）。
通过不断的收购，谷歌不仅获取了技术和专利，更揽获最可贵的人工智能人才。例如，DeepMind公司在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等方面在全球都处于领先地位。收购DeepMind之后，谷歌进一步与英国牛津大学合作，目的是更好地在图像识别和自然语言处理领域研究人工智能。谷歌明白，通过与权威学术机构联手，研究的速度将比自己单打独斗要快很多。此次合作，谷歌还聘请了世界各地深度学习自然语言方面的7位专家。
目前，谷歌大脑、谷歌眼镜、谷歌无人驾驶汽车等都还是Google X实验室的内部项目。不过，按照谷歌这家互联网公司的理念，它将不会一直闭门造车。如果时机成熟，谷歌很可能会公开一些成熟的项目，吸引全球各地的开发者贡献自己的力量，从而带动整个人工智能产业的繁荣发展。
虽然人工智能的前景无可限量，但是社会广泛议论的人工智能威胁论，也引起了谷歌的担心。在收购了DeepMind之后，谷歌就成立一个“道德委员会”，来对人工智能技术的使用设定标准，确保人工智能技术不被滥用和机器人自己“不作恶”。
被称为人工智能、机器人、深度学习领域奇才的谷歌技术总监雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）曾预测，到2029年，机器人将会变得“有良知”。
早在2011年，为了深入地研究人工智能，谷歌知名的Google X实验室就创建了人工智能项目——内部代号为 Google Brain（谷歌大脑）。谷歌大脑所推崇的“单一算法”假说提出者杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）认为，人类的智慧来源于一个单一的算法。人类大脑发育初期，每一部分的职责分工是不确定的。举例来说，人脑中负责处理声音的部分其实也可以处理视觉影像。如果将人脑与机器相比，人脑的本质是一台可以被调试以执行特定任务的通用型机器。
很快，谷歌大脑的研究就找到了用武之地。过去，谷歌地图的员工必须亲自检查街景上的数字，以判断它是电话号码、涂鸦还是真实的地址。但是，当谷歌尝试把这项工作交给谷歌大脑处理系统时，谷歌工程师可以轻松识别街景图像上的地址。如今，谷歌能在1小时之内识别出法国街景地图上的所有地址。
除了帮助谷歌地图更好地识别街景地址外，谷歌大脑还被用于安卓系统的语音识别和Google 的图像搜索。很显然，这仅仅是谷歌大脑小试牛刀而已。而谷歌大脑项目的指导思想是将计算机科学与神经科学相结合。这在人工智能领域，还没有被世界上的任何机构和公司真正实现过。
2013年6月，谷歌大脑项目运用深度学习的研究成果，使用 1000 台电脑创造出包含 10 亿个连接的“神经网络”，使机器系统学会自动识别猫这种动物。这是一套具备自主学习能力的神经网络系统。常见的人脸识别是由程序员预先在数据库中加入图片，然后驱动计算机进行比对搜索，从而达到“识别”的结果。而这套系统的神奇之处在于，它无需借助任何外界预先输入的信息提示“猫是什么样的”，而是通过机器学习的方式从1000万张图片中找出那些有猫的图片。
因此，可以预见，谷歌的主营产品将不再是搜索引擎，而是人工智能产品。谷歌进行人工智能研究的出发点更多的是希望人们以后可以丢掉手中的手机，每一个设备都能成为一个计算中心和一件全能的设备，而不需要更高的控制中心去调度它。Google Glass（谷歌眼镜）就是这样一种创新产品。谷歌眼镜是谷歌近年研制出的一款智能电子设备，可以代替智能手机和笔记本电脑。镜片上装有一个微型显示屏，用户无需动手便可上网冲浪或者处理文字信息和电子邮件，同时，用户戴上这款眼镜可以用自己的声音控制拍照、视频通话和辨明方向。
而谷歌的无人驾驶汽车也延续了谷歌对人工智能的构想。经过了5年时间的研发，谷歌近日宣布，谷歌的第一部完整功能的无人驾驶原型汽车已经制造完毕，将会在2015年正式上路进行测试。无人驾驶汽车的原理是，在没有任何人工干预的情况下，用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上正常行驶。
谷歌预测，未来的用户在输入自己的搜索关键词之前，谷歌就会知道搜索答案。这是由于谷歌的人工智能系统已经扫描了用户阅读的每一封电子邮件、每一个网络文档和曾经输入的每一个关键词。从这一点来看，谷歌的人工智能未来面对的数据将是难以想象的大。那么，谷歌将以什么样的技术来分析和处理这些海量数据？
事实上，Google X实验室早在2013年就开始了针对一项革命性计算技术的研究——量子计算。2013年5月，谷歌成立了一个量子人工智能实验室来研究量子计算将如何推进机器学习和人工智能的发展。这项计划旨在研制出基于量子力学原理、具有超高速计算能力的计算机处理器。通过这项技术，谷歌将能够在其产品设计中运用更多人工智能，以加快其产品的服务速度。量子技术被业界视为计算机进行海量数据分析的一种革命性方式。在整理和分析海量数据方面，量子计算机将具有比传统计算机更快的运行速度。这种新技术的突破对谷歌乃至全球各公司的人工智能业务产生极大的影响。
为了更快、更好地实现在人工智能领域的突破，谷歌于2014年展开了一系列重要的收购。例如，DeepMind Technologies（一家神经网络创业公司）、Jetpac（一家机器自我学习式图片搜索方案提供商）、Dark Blue Labs（一家专注于计算机深度学习和自然语言处理的公司）和Vision Factory（一家专注于计算机深度学习和视觉识别的公司）。
通过不断的收购，谷歌不仅获取了技术和专利，更揽获最可贵的人工智能人才。例如，DeepMind公司在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等方面在全球都处于领先地位。收购DeepMind之后，谷歌进一步与英国牛津大学合作，目的是更好地在图像识别和自然语言处理领域研究人工智能。谷歌明白，通过与权威学术机构联手，研究的速度将比自己单打独斗要快很多。此次合作，谷歌还聘请了世界各地深度学习自然语言方面的7位专家。
目前，谷歌大脑、谷歌眼镜、谷歌无人驾驶汽车等都还是Google X实验室的内部项目。不过，按照谷歌这家互联网公司的理念，它将不会一直闭门造车。如果时机成熟，谷歌很可能会公开一些成熟的项目，吸引全球各地的开发者贡献自己的力量，从而带动整个人工智能产业的繁荣发展。
虽然人工智能的前景无可限量，但是社会广泛议论的人工智能威胁论，也引起了谷歌的担心。在收购了DeepMind之后，谷歌就成立一个“道德委员会”，来对人工智能技术的使用设定标准，确保人工智能技术不被滥用和机器人自己“不作恶”。
被称为人工智能、机器人、深度学习领域奇才的谷歌技术总监雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）曾预测，到2029年，机器人将会变得“有良知”。