旧金山-我们发现，民主可能具有挑战性。它们也充满了潜力，这可能就是为什么主要云供应商如此频繁地使用该术语来谈论人工智能的原因。

在本周的Google Cloud Next '17会议上，新聘为Google Cloud人工智能和机器学习的首席科学家李飞飞站在一个背景下，上面写着“民主化AI”，当时她谈到了人类进入机器的程度学习和人工智能-他们还有多远。

她说：“人工智能的下一步必须是民主化。这意味着“降低准入门槛，并将其提供给最大的开发人员，用户和企业社区。”

据我估计，“民主化人工智能”是由Salesforce.com首席执行官马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)在去年的Dreamforce上首次提出的，当时该公司推出了其爱因斯坦AI应用程序。但是，贝尼奥夫(Benioff)过去在讨论软件即服务时使用了该术语。3月6日，Salesforce宣布与IBM围绕自己的“认知计算” AI品牌Watson建立合作伙伴关系时，他谈到了AI民主化。

微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)也一直在吹捧AI的民主化。他希望将机器学习，图像和视频识别以及自然语言处理“交给全球每个开发人员，每个组织，每个公共部门组织。”

这是一项艰巨的任务和责任，但是Google高管们认为，他们的AI工具和服务，再加上Google网络的力量和影响力，有改变世界的潜力。

Google大公司母公司Alphabet的董事长埃里克·施密特(Eric Sc​​hmidt)说：“大数据是如此强大，以至于各州将争夺重要数据。” “我会打赌我职业生涯的其余时间，您的企业的未来是大数据，而机器学习将应用于商机，客户挑战和摆在您面前的事情。”

Amazon Web Services也拥有自己的AI服务，在去年的Re：Invent会议上推出了一些AI服务。但本周轮到Google进行宣传了。

Li宣布Google的Cloud Machine Learning Engine全面上市，该引擎旨在供数据科学家使用TensorFlow构建自定义模型，TensorFlow是Google在2015年开源的机器学习库的开源集。

Google的机器学习API系列中的新产品是Cloud Video Intelligence API，该API已在私人Beta版中发布。该API可以检测视频中的形状和对象，因此可以对其进行标记和搜索。

例如，开发人员可以创建一个应用程序，以在一组视频中搜索公司徽标或产品照片，例如Google和YouTube的800万个视频。