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Google公布下一代人工智慧框架「Pathways」 學習更快、舉一反多

Google人工智慧資深副總裁暨資深講師Jeff Dean近期發文說明,表示Google已經著手下一代人工智慧框架「Pathways」,將可透過訓練單一模型,就能處理數以萬計執行任務。

Google已經花費許多時間投入準備此款人工智慧框架,在先前對外說明時,Jeff Dean表示此款框架已經僅剩運算時的道德相關問題尚未解決,亦即如何讓訓練後的人工智慧運作結果,可以更符合人世間的預期,避免產生歧視、偏差等情況。

而這款被稱為下一代人工智慧架構的框架設計,主要特性基於可透過訓練單一模型,就能處理數以萬計執行任務,與現今透過深度學習等方式訓練的人工智慧僅能對應單一執行項目,或是僅能處理特定領域問題情況相比,顯然藉由新框架完成訓練的人工智慧將能對應舉一反三,甚至可以產生更多關聯的互動模式。

依照說明,「Pathways」將可比照人類記憶模式,藉由過往曾經學習「知識」,藉此加快新技能學習效率,甚至可以透過曾經記憶「知識」產生更多互動,不像過往的人工智慧單次僅能記憶特定訓練結果,若是重新訓練則必須建構全新模型。

這樣的框架設計,不僅有效減少人工智慧建立所需時間,同時也能加快人工智慧運作效率,甚至能使訓練所使用資料大幅減少,讓使用者可以在終端裝置使用更聰明的人工智慧,同時也能對應更複雜的運算模式。

另外,提供「Pathways」框架訓練的數據內容也可以同時處理多種類型,例如同時提供獵豹的外觀影像、叫聲、相關文字或語音描敘內容,即可讓「Pathways」框架快速建立理解「什麼是獵豹」的人工智慧模型。

在過去的作法,則需要分別以不同資料內容個別建構人工智慧模型子集,並且透過統整方式建立完整能夠認知「什麼是獵豹」的人工智慧模型,不僅讓訓練時間加倍,同時執行效率也相對較低。

至於在整體架構來看,「Pathways」框架所建構模型因為模擬人腦神經元運作方式,因此在一般情況下,僅針對執行運作所需調用模型特定區塊,無須讓整個模型區塊全數投入運作,比方處理中英文護譯時,僅需處理中文與英文翻譯所需部分,不需要連同其他語言部分也一併執行比對,因此能在整體運作更加省電,同時也能對應更快執行效率與反應速度。

目前還無法確認Google計畫將「Pathways」框架應用在哪些服務,但其中必然包含眾人經常使用的Google Search,以及Google Assistant數位助理服務。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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