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順便關心下時事新聞:

日前,一年一度的Google I/O(開發者大會)在美國舊金山舉行,一如外界預期,AI(人工智慧)與VR(虛擬實境)成為會場上的重頭戲。由於歷屆開發者大會都以發表新軟體應用、軟體更新為主,受重視的程度原本不高。然而,自從Google旗下AI團隊Deep Mind開發的AlphaGo系統戰勝了世界棋王,人工智慧從此異軍突出,被譽為是一項具革命性的創新技術。此外,各界也十分好奇,此次Google I/O又將揭示那些相關技術,透露出什麼重要訊息?

如何成就人工智慧

此次大會上,AI的重要性可能遠勝於VR,會場上的關鍵字是「機器學習(Machine Learning)與人工智慧」。關於人工智慧的起源,最早來自英國數學家艾倫圖靈(Alan Turing),他在一九五○年代發表著名的「圖靈測試」,強調機器會思考,能夠透過模仿學習產生人工智慧。演變至今,人工智慧技術至少涉及幾個層面,包括識別、感知、計算技術,仿效人腦運作的神經網路系統,應用在搜索、語音識別、圖形識別、人機介面、運動感知等多種領域。

以此為基礎,今年的Google I/O發表了許多新應用與新技術,像是能夠實現日常人機對話的Google Assistant、兩項新通訊軟體Duo與Allo、智慧家庭Google Home、穿戴裝置軟體更新Android Wear 2.0等等。然而要成就這些新應用,最不可或缺的環節是人工智慧,最需要的是機器學習。

舉例來說,Google Assistant語音助理會自動判讀使用者說話的脈絡,在一問一答當中提供更精準的建議。基於此項技術,Google也發表了智慧家庭設備Google Home,用戶直接以口語下達指令,用來聲控家中的各種電器,甚至可以藉由一問一答,解決用戶各種疑難雜症。要達成這項新技術,必須對「聲音」有長時間的研究,方法是進行深度學習。

Google Assistant語音辨識技術也可以應用在Android手機和穿戴裝置,使用者可以藉由語音輸入取代傳統的手寫輸入。此外,穿戴裝置的一大功能是收集用戶在各種運動狀態下的行為數據,根據這些數據可以知道用戶正在從事某項運動,但數據的精準度經常有誤差,為了力求準確,同樣需要深度學習。

AI提供優質內容

AI人工智慧堪稱此次大會的最大亮點,它不僅僅可以用來擊敗圍棋高手,同時也是Google發展各項網路服務的重要核心。事實上,戰勝世界棋王的Deep Mind,和用來改善旗下網路服務的AI團隊有所不同,採用的機器學習系統也完全不一樣。

去年底,Google宣布它的第二代機器學習系統TensorFlow對外開放,任何人或組織都可以利用TensorFlow開發台灣電動床工廠自己的人工智慧相關應用,在各種設備上運行。基於深度學習架構的TensorFlow系統,多年來被用於改善Google搜尋、YouTube、 Gmail、Google翻譯、Google相簿、語音辨識等網路服務。在各項服務中加入人工智慧,威力十分強大,典型的例子是Google搜尋。

搜索查詢和關鍵字廣告,是Google的核心業務,但過去的Google搜尋並不聰明。當用戶輸入關鍵字,經常出現的是一些離散化的訊息,這種情況就像桌上堆滿了相關文件,需要一個一個打開、收集整理。搜索業務看似簡單,其實並不簡單,然而加入AI之後的Google搜尋,卻可以提供一種主題式的整合訊息,將相關視頻、圖片、文檔通通集合在一起,方便用戶找到有用的資料。

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