轉向人工智慧優先 Google希望改變生活模式

相較去年強調以行動瀏覽為優先,今年Google開始轉向明顯導入人工智慧系統的演算模式,藉此讓生活變得更為不同,進而成為以人工智慧優先的應用發展。
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(路透社)

在 Google I/O 2016 最後一天的主題對談, Google 針對目前開始大量導入的人工智慧系統進一步詮釋其看法,除強調本身投入人工智慧系統已經有 4 年之久,甚至說明本身服務如 Google Search 、 Gmail 等演算系統其實多半已經與人工智慧有所關連,例如藉由知識圖譜  (Knowledge Graph) 模擬人腦認知關連想法,進而讓電腦系統能在眾多資料挑選複合關鍵字詞描述的搜尋結果。

而近年來開始大量導入人工智慧為主的運算模式,最主要便是希望能以更具效率方式檢索大量資訊,藉此在最短時間內完成資料查找,同時更使透過機器學習驅動的運算方式分別可在裝置端,或是雲端數據中心內完成規模不同的資料比對結果,進而可對應不同規模需求的數據演算效率。

對於 Google 而言,人工智慧將能改善過往必須花費許多時間完成的運算流程,甚至藉由去年宣布以開放原始碼架構提供使用的 TensorFlow 機器學習框架,更可針對不同使用需求、應用領域建立各類學習模型,進而快速累積人工智慧在各方面領域的經驗成長,使其成為人類生活最佳輔助角色。

在此次 Google I/O 2016 期間, Google 最大成就便是讓過往以提供解答陳述的 Google Now 服務,延伸成為能以自然語音對談方式持續溝通的 Google Assistant 數位助理服務,同時可分別套用在新版搜尋服務、全新通訊服務 Allo,甚至用於加入自動回覆訊息內容功能,進而改變訊息查找與溝通模式。

至於對人工智慧發展看法, Google 認為主要還是看實際應用需求而定,例如對應行車輔助使用人工智慧系統,與擔任數位居家應用服務的人工智慧在基礎設計可能就會不同,加上時既濟應用層面所使用資料、運算需求會有明顯差異,因此強調人工智慧仍須維持其擴展性與延伸使用特性,藉此套用在不同學習框架。

以目前發展來看,過去無法實現的可持續對談交流模式,主要基於目前可比對資訊越來越多,實際學習處理所需時間也越來越短情況下,人工智慧終於更容易分析理解完整語句結構,藉此更容易模擬人腦思考方式,藉此應用在許多日常應用服務,進而構成「人工智慧優先」的發展模式。

不過, Google 認為目前人工智慧依然面臨在重要內容判斷時,仍無法實現如同人腦般思考模式,僅能以現有資料進行驗證邏輯的推演計算,因此並不見得足以造成電影情境中人類被人工智慧系統統治情況。至於針對基於分析比對需求索取用資訊,是否構成更嚴重的隱私侵害現象, Google 方面則強調此部份仍會遵守隱私使用政策,並且以透明化形式讓使用者理解 Google 如何使用這些資料,以及這些資料會應用在什麼情境。

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