分享人工智能的果實(shí)
在 Google AI 網(wǎng)站中，開宗明義就提到 Google AI 的遠(yuǎn)景就是要將人工智能的好處分享給所有人，在不斷研發(fā)、精進(jìn)的過(guò)程中，將人工智能應(yīng)用在全新的領(lǐng)域，并開發(fā)讓每個(gè)人都能使用的工具。
由于 Google 的功能之一就是集合世界上的所有信息，并將信息整理為實(shí)用且易于存取的型式，因此借助人工智能來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。舉例來(lái)說(shuō)，人工智能能讓照片的搜尋更加簡(jiǎn)單與精準(zhǔn)，也能提升翻譯的質(zhì)量，或是應(yīng)用于語(yǔ)音助理，讓使用者能透過(guò)不同的方式搜尋信息。
Google 資深院士 Jeff Dean 表示，他們希望透過(guò)人工智能增強(qiáng)使用者的能力，提升工作生產(chǎn)力，并將更多時(shí)間應(yīng)用于發(fā)揮創(chuàng)意。
翻譯功能也能在人工智能的協(xié)助下，實(shí)時(shí)翻譯照片中的文字。
為眾多產(chǎn)品導(dǎo)入人工智能
以 Google 推出的 Pixel 2 智能型手機(jī)為例，透過(guò)結(jié)合軟件與硬件功能，帶來(lái)在裝置上執(zhí)行的機(jī)械學(xué)習(xí)的能力，并讓裝置運(yùn)作更快速、人性化。研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用近百萬(wàn)張照片訓(xùn)練 Pixel 2 系統(tǒng)的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓系統(tǒng)了解在照片中哪些是重要的部分，如此一來(lái)系統(tǒng)就能知道在選用人像模式攝影時(shí)，要讓哪些區(qū)域保持銳利，又要在哪些區(qū)域套入柔焦效果。
另一個(gè)例子是用于智能型手機(jī)的聯(lián)合學(xué)習(xí)( Federated Learning )技術(shù)。雖然現(xiàn)在的智能型手機(jī)已經(jīng)有很強(qiáng)悍的運(yùn)算效能(可能與 10 年前的超級(jí)計(jì)算機(jī)并駕齊驅(qū))，然而電池續(xù)航力與連網(wǎng)能力卻成為展現(xiàn)效能的絆腳石，這時(shí)候就可以透過(guò)機(jī)械學(xué)習(xí)的方式，讓裝置自動(dòng)學(xué)習(xí)使用者的操作習(xí)慣與周邊狀態(tài)，并將匿名化的學(xué)習(xí)資料回傳至 Google 的資料中心，資料中心就可依據(jù)這些反饋研發(fā)更新檔。
從實(shí)際結(jié)果來(lái)看，聯(lián)合學(xué)習(xí)能夠提升搜尋引擎準(zhǔn)確度，并在如字體大小、熒幕亮度、電池使用等數(shù)百項(xiàng)設(shè)定值中自動(dòng)選擇最佳化與客制化設(shè)定，以利提升裝置使用體驗(yàn)。
使用人像模式攝影時(shí)，系統(tǒng)可以透過(guò)人工智能將背景套入柔焦，產(chǎn)生景深效果。
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