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Google推動人工智慧 提3大方向

2017-11-28 17:31中央社 台北28日電

Google今天舉辦MadeWithAI 2017亞太區媒體活動,提出Google推動人工智慧(AI)發展的3大方向,並強調機器學習將面臨各種挑戰,包括如何讓機器學習模型更普及。

Google資深研究員狄恩(Jeff Dean)表示,Google持續推動人工智慧發展的3大方向包括:為使用者打造出更貼近需求的Google產品、幫助企業和開發者持續打造創新服務與應用、為研究人員提供可望解決人類難題的工具。

狄恩認為,人工智慧就是讓機器具備智慧,或是進而讓機器能夠像人類一樣解決特定問題。人工智慧的研究很久以前就已經開始,直到最近才有一些突破,這些突破的成果仰賴於機器學習(Machine Learning)。

他特別舉例,圍棋擁有驚人的10的170次方種可能的棋盤布局,基本上很難靠人力寫出所有可能的布局程式。因此,基於機器學習系統的AlphaGo採用的是比較人性化的方案,從數十萬局人類棋手的對弈學習如何下棋,並慢慢找出棋局規則。

2015年,Google開放了自行研發的機器學習架構TensorFlow。TensorFlow是一個大規模的機器學習系統,可支援各種應用,並幫助Google的產品如Google相簿以及Google翻譯變得更好用。

除了產品服務的提升,Google也讓研究員以及企業透過這項工具來建構它們自己的AI應用,加速機器學習研究的時程。

狄恩說,TensorFlow在2年內已經成為最受歡迎的線上機器學習資料庫,它在200多個國家被下載了超過790萬次,並且越來越多人採用TensorFlow作為研究和產品工具。

狄恩表示,機器學習的發展雖仍在發展初期,但在分類(Classification)、預測(Prediction)和語言理解能力(Language Understanding)有了不錯的發展。

舉例來說,機器學習可根據被訓練的資料來做分類定義,這在分類影像中的物件、人物和地點非常有幫助,因此導入AI的Google相簿能讓照片搜尋更快速,AI導入的Google地圖在缺乏圖資的區域也能提供使用者導航服務。

狄恩說,作為AI第一的企業,Google雖然有了一些進展,但還是有許多需要克服的難題,其中就包括了讓機器學習模型更普及,以及確保Google構建的機器學習模型是具包容性、真正為所有人所開發的。

他也透露,明年初Google將會把免費的機器學習線上課程開放給所有使用者,這和Google工程師們用來學習機器學習技術是同一套內容。

狄恩強調,Google相信一切只是開端,並相信唯有讓人工智慧進入每個人的生活,才能發現與抓住它改善全人類生活的潛力和機會。

機器學習AlphaGo

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