<div dir="ltr">To offset what may appear my bashing of machine learning (which is not intended) in the other thread, here's a very nice summary (in two parts) of what Google Brain has been working on for the past year.<div><br></div><div><span style="font-size:12.8px">Definitely some interesting stuff in here:</span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div>The Google Brain team works to advance the state of the art in artificial intelligence by research and systems engineering, as one part of the overall Google AI effort. Last year we shared a summary of our work in 2016. Since then, we’ve continued to make progress on our long-term research agenda of making machines intelligent, and have collaborated with a number of teams across Google and Alphabet to use the results of our research to improve people’s lives. This first of two posts will highlight some of our work in 2017, including some of our basic research work, as well as updates on open source software, datasets, and new hardware for machine learning. In the second post we’ll dive into the research we do in specific domains where machine learning can have a large impact, such as healthcare, robotics, and some areas of basic science, as well as cover our work on creativity, fairness and inclusion and tell you a bit more about who we are.</div><div><br></div><div>Core Research</div><div>A significant focus of our team is pursuing research that advances our understanding and improves our ability to solve new problems in the field of machine learning. Below are several themes from our research last year. </div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on.html" target="_blank">https://research.googleblog.<wbr>com/2018/01/the-google-brain-<wbr>team-looking-back-on.html</a></div></div></div>