AI 不是噱頭,早在你我左右!Google 舉辦了一場活動,就為了告訴你人工智慧都應用在哪

人工智慧不只是個「跟風」的趨勢,而是真正可以應用於生活中的未來技術。現在,人工智慧與機器學習在各個領域中高速發展,透過持續的創新與多元的應用,AI 早就存在你、我左右。

其中,Google 從 2012 年就開始不斷發展人工智慧技術,今天(11/28)更在東京舉辦了 #MadeWithAI 活動,與會中不只 Google 的資深研究員 Jeff Dean,還廣邀了包含 Google Pixel 相機產品經理、Google 語言學家等,讓世界更了解 Google 在人工智慧領域的發展以及在機器學習領域的衍生應用、未來機會。而以下為《TO》在 101 Google 台北總部所截取的精華片段。

Google 資深研究員:Google 要用 AI 解決人類面臨的挑戰

Jeff Dean 於 Google 共同創辦並帶領研究 Google 深度學習的 Google Brain 研究團隊。該研究團隊專注於語音辨識系統、電腦視覺、語言理解以及機器學習。

簡單來說,是 Google 在人工智慧發展上舉足輕重的角色。

在開場,Jeff Dean 開宗明義地說了 Google 對於人工智慧的展望,包含了最主要的三大目標: 打造有用的產品、協助創新發展,以及解決人類目前所面臨的挑戰 。也因此,Google 不只將自己視為領先的開拓者,還想當「帶領者」。未來,透過更多的免費課程、開發工具,要為世界解決更多人類目前所面臨到的問題。

而談到中、美兩國的 AI 競爭,Jeff Dean 認為中國的確來勢洶洶。不過 Google 並沒有要與其競爭,而是要為這個世界打造進用性更高的開發工具、培養更多 AI 人才。

如 Google CEO Sundar Pichai 所說目前 Google 的概念為「每一個產品,都是 AI」,包含 Google Photo 透過機器學習與視覺辨識,提供你直接「搜尋」相片所包含的內容;Google 翻譯則不斷優化其翻譯結果、精確性,並加速翻譯過程與添加語言的速度;Google Gmail 則可以掃描對方所寄來的郵件,事先幫你擬好回信內容 ……。

每一個 Google 的產品,都包含了機器學習與 AI 在其中。這場活動則是要更進一步讓大眾了解 Google 人工智慧的應用。

Google Pixel 相機產品經理:軟體能夠帶領硬體突破現有框架

Google Pixel 相機的產品經理 Isaac Reynolds 則用了 Google Home,Google 的家居智慧型助理來開場。過去為了擷取使用者的所在發聲位置,Google Home 配有 8 支麥克風以達到最好的效果。

不過,透過軟體技術的演進,搭配有機器學習的 Google Home 目前只需要兩支麥克風就可以達到精準的收音效果。

不只 Google Home 如是,Google Pixel 用機器學習的方式,學會了過往只有高級相機才擁有的準確景深效果;Google Home Max(高級音響版的 Google Home)則可以用聲波探測每一間房間的大小、擺設來調配聲波,給使用者最好的音效效果。

過去被硬體所侷限的技術,將透過軟體的開發來獲得躍進,其中人工智慧就是帶來重大進步的領域。

Google 語言研究計畫總經理:社群與人工智慧,讓 Google 翻譯更快、更精準

Linne Ha 負責帶領世界各地的語言學家、專案經理與軟體工程師執行 Google 在語言方面的研究計畫。

世界上超過 6000 種語言,是 Google 翻譯難以企及的數量。除了數量之外,以英語為大宗的網路世界也有其侷限性,舉例來說 Hindi(北印度語)是世界上第四大的語言,在網路上的聲量卻排不進前 30 名。

Google 則透過「社群」的共同參與付出,搭配機器學習來解決相關的問題。光是在 2017 年就增加了 30 種語言,包含 11 種印度以及 2 種非洲主要的語言。許多都是透過「Voice Hunting」計畫,以及讓社群攜帶搜集語音數據的設備來製作完成。

未來也會加入「印度英語」、「新加坡英語」等類別。

Google Assistant 總經理:智能助理能夠理解你在講什麼,是非常大的進步!

Google Assistant 的總經理 Pravir Gupta 則示範了多個 Google 助理的用法,基本的「今天東京天氣如何?」當然沒有問題。

不過 Pravir Gupta 則細說,光是這句話,智能助理需要理解天氣、地點以及整句的語義才能回答出正確的答案。除此之外,更複雜的問題像是「在東京要給小費嗎?」、「在東京拍的有名電影?」Google Assistant 都回答無誤,在自然語言的理解上已經有非常大的進步。

Pravir Gupta 直接在現場詢問了「我最喜歡的球隊」,Google Assistant 也回答出了「曼聯」,未來智能助理將更加個人化,甚至也能連動其他 App。

Google 研究團隊產品經理:環境保育、節能、醫療,是 Google AI 讓世界更好的領域

Google 的 AI 不只商業應用,在環境保育上也不留餘力。海牛的保育學家,便利用 TensorFlow 來找出海牛的軌跡,在這方面, AI 擁有人類難以企及的能力。

在 Google 自己的機房,透過機器學習的效率運算,有效減低 40% 的空調耗電量,整體減少的 15% 的耗能。

最後則是醫療領域,在兩大方面:癌症切片以及偵測糖尿病病患的視網膜病變兩大領域,Google 的人工智慧表現都勝過人類。

除了精確度比人類更高之外,在偵測糖尿病病患的視網膜病變的領域,印度就擁有將近 13 萬的醫師缺口,缺乏醫師診斷的這些病患將不可能擁有適當的診療。人工智慧就能填上這個無比巨大的缺口。癌症切片判讀上,人工智慧以 89% 的準確率高於醫師的 73%。

這些研究成果 Google 都將其製作成論文發表於期刊上,讓世界看到人工智慧在醫療領域的進步,以及初窺人類醫療未來的樣貌。

生態學家:我不是相關科系學生,但我用機器學習來保護鳥類

來自西班牙的 Victor Anton,慕名於紐西蘭的豐富生態系而在當地唸書。紐西蘭擁有高達 28% 的原生鳥類,成為了鳥類生態學家心目中的寶藏。

而當地也設立多個鳥類保護園區,不過重點在「園區之外」,那些飛出保護園區的鳥類都怎麼了?為了解決這個疑問,Victor Anton 設立了多個錄音裝置,來理解紐西蘭原生鳥類是否受到掠食者、棲地可用性、棲地破碎化或其他人為因素的影響。

搜集完成後,高達 15,000 小時的音檔,需要兩年的時間才能消化完成。不過,透過 TensorFlow,教育 AI 自行判別音檔中的鳥類類型,加速了資料消化的過程。

未來,人工智慧將像這個個案一樣,成為「工具」。各行各業都將應用 AI 來解決所面臨的棘手問題。

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圖片資料提供:Google。首圖來源:pixabay, CC Licensed。

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