（台北28日讯）谷歌（Google）今天举办MadeWithAI 2017亚太区媒体活动，提出谷歌推动人工智能（AI）发展的3大方向，并强调机器学习将面临各种挑战，包括如何让机器学习模型更普及。

谷歌资深研究员狄恩（Jeff Dean）表示，谷歌持续推动人工智能发展的3大方向包括：为使用者打造出更贴近需求的谷歌产品、帮助企业和开发者持续打造创新服务与应用、为研究人员提供可望解决人类难题的工具。

狄恩认为，人工智能就是让机器具备智慧，或是进而让机器能够像人类一样解决特定问题。人工智能的研究很久以前就已经开始，直到最近才有一些突破，这些突破的成果仰赖于机器学习（Machine Learning）。

他特别举例，围棋拥有惊人的10的170次方种可能的棋盘布局，基本上很难靠人力写出所有可能的布局程式。因此，基於机器学习系统的AlphaGo采用的是比较人性化的方案，从数十万局人类棋手的对弈学习如何下棋，并慢慢找出棋局规则。

2015年，谷歌开放了自行研发的机器学习架构TensorFlow。TensorFlow是一个大规模的机器学习系统，可支援各种应用，并帮助谷歌的产品如谷歌相簿以及谷歌翻译变得更好用。

除了产品服务的提升，谷歌也让研究员以及企业透过这项工具来建构它们自己的AI应用，加速机器学习研究的时程。

狄恩说，TensorFlow在2年内已经成为最受欢迎的线上机器学习资料库，它在200多个国家被下载了超过790万次，并且越来越多人采用TensorFlow作为研究和产品工具。

狄恩表示，机器学习的发展虽仍在发展初期，但在分类（Classification）、预测（Prediction）和语言理解能力（Language Understanding）有了不错的发展。

举例来说，机器学习可根据被训练的资料来做分类定义，这在分类影像中的物件、人物和地点非常有帮助，因此导入AI的谷歌相簿能让照片搜寻更快速，AI导入的谷歌地图在缺乏图资的区域也能提供使用者导航服务。

有许多待克服难题

狄恩说，作为AI第一的企业，谷歌虽然有了一些进展，但还是有许多需要克服的难题，其中就包括了让机器学习模型更普及，以及确保谷歌构建的机器学习模型是具包容性、真正为所有人所开发的。

他也透露，明年初谷歌将会把免费的机器学习线上课程开放给所有使用者，这和谷歌工程师们用来学习机器学习技术是同一套内容。

狄恩强调，谷歌相信一切只是开端，并相信唯有让人工智能进入每个人的生活，才能发现与抓住它改善全人类生活的潜力和机会。（中央社）