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。