在 2024 年 8 月 14 日的新闻中，谷歌 AR 的互动感知与图形团队负责人杜若飞引起了广泛关注。他通过领导多个项目推动这一理念的实现。杜若飞在谷歌 AR 的工作涵盖了技术人机交互、图形学和感知等多个领域，其中包括他领导的无代码机器学习工作流项目。这个项目通过视觉模块实现了无代码机器学习工作流，降低了机器学习的门槛，使得更多人能够参与到机器学习的开发和应用中来。
杜若飞的职业生涯始于他在计算机图形学和人机交互领域的研究。他在加入谷歌之前，曾在多个研究机构和公司工作，积累了经验。在谷歌 AR，他领导的互动感知与图形团队致力于开发交互技术，推动增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的发展。
杜若飞的一个项目是视觉模块（Visual Blocks for ML），这是一个无代码的机器学习工作流框架。通过这个框架，用户可以在一个图形化的编辑器中，通过拖拽和连接不同的机器学习组件，构建和原型化机器学习管道。这个项目的目标是降低机器学习的技术门槛，使得没有编程经验的人也能参与到机器学习的开发中来。
无代码机器学习工作流的出现，对整个机器学习领域产生了影响。首先，它降低了机器学习的入门门槛，使得更多的人能够参与到机器学习的开发和应用中来。这不仅包括技术背景的专业人士，也包括那些对机器学习感兴趣但没有编程经验的普通用户。
在实际应用中，视觉模块已经被应用于多个领域。例如：
- 在教育领域，教师可以使用视觉模块来创建简单的机器学习模型，帮助学生理解机器学习的基本概念。
- 在医疗领域，医生可以使用视觉模块来构建和测试不同的诊断模型，提高诊断的准确性和效率。
- 在商业领域，企业可以使用视觉模块来原型化和测试不同的商业模型，降低开发成本和时间。
除了谷歌，其他公司和研究机构也在探索无代码机器学习的应用。例如，微软的 Azure Machine Learning Studio 和 IBM 的 Watson Studio 都提供了类似的无代码机器学习平台。这些平台的出现，进一步推动了无代码机器学习的普及和应用。