分享人工智能的果實

在 Google AI 網站中，開宗明義就提到 Google AI 的遠景就是要將人工智能的好處分享給所有人，在不斷研發(fā)、精進的過程中，將人工智能應用在全新的領域，并開發(fā)讓每個人都能使用的工具。

由于 Google 的功能之一就是集合世界上的所有信息，并將信息整理為實用且易于存取的型式，因此借助人工智能來解決這個問題。舉例來說，人工智能能讓照片的搜尋更加簡單與精準，也能提升翻譯的質量，或是應用于語音助理，讓使用者能透過不同的方式搜尋信息。

Google 資深院士 Jeff Dean 表示，他們希望透過人工智能增強使用者的能力，提升工作生產力，并將更多時間應用于發(fā)揮創(chuàng)意。

翻譯功能也能在人工智能的協(xié)助下，實時翻譯照片中的文字。

為眾多產品導入人工智能

以 Google 推出的 Pixel 2 智能型手機為例，透過結合軟件與硬件功能，帶來在裝置上執(zhí)行的機械學習的能力，并讓裝置運作更快速、人性化。研發(fā)團隊采用近百萬張照片訓練 Pixel 2 系統(tǒng)的類神經網絡，讓系統(tǒng)了解在照片中哪些是重要的部分，如此一來系統(tǒng)就能知道在選用人像模式攝影時，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。

另一個例子是用于智能型手機的聯(lián)合學習( Federated Learning )技術。雖然現(xiàn)在的智能型手機已經有很強悍的運算效能(可能與 10 年前的超級計算機并駕齊驅)，然而電池續(xù)航力與連網能力卻成為展現(xiàn)效能的絆腳石，這時候就可以透過機械學習的方式，讓裝置自動學習使用者的操作習慣與周邊狀態(tài)，并將匿名化的學習資料回傳至 Google 的資料中心，資料中心就可依據這些反饋研發(fā)更新檔。

從實際結果來看，聯(lián)合學習能夠提升搜尋引擎準確度，并在如字體大小、熒幕亮度、電池使用等數百項設定值中自動選擇最佳化與客制化設定，以利提升裝置使用體驗。

使用人像模式攝影時，系統(tǒng)可以透過人工智能將背景套入柔焦，產生景深效果。