Google I/O 2018 開發者大會，在台灣時間今天凌晨一點正式開幕，延續去年「AI First」的宣稱，Google 展示了更多決心和產品在人工智慧領域。
在大會前夕，Google大動作將旗下兩大研究單位 Google Research 和 AI 研究單位，整合成 Google AI，對外網站和部落格也正式改名。官方部落格指出，Google 近年持續將機器學習應用在 Google各個領域的產品中，因此將 Google 的所有最新研究，整合進這個新單位中。
在 I/O 大會上，Google 則推出 ML Kit，讓開發者可以預載 Google機器學習模組到自己的 App 內，降低 AI 應用程式的開發門檻。
什麼是ML Kit？
ML Kit 指的就是「機器學習工具」（Machine Learning Kit），開發者可以在 Google 的行動 app 開發平台 Firebase上使用這套工具。裡面的模組支援文字辨識功能、臉部偵測功能、條碼掃瞄功能、圖片標籤和地標辨識功能，而且在 iOS 和 Android 系統都可以使用。
ML Kit 文件中指出，不論是菜鳥或有經驗的開發者，只要寫幾行程式碼，都可以輕易使用這項工具。點進 Firebase 上的 ML Kit 畫面，友善的介面也看得出 Google 在拓展 AI 應用上相當用心。
ML Kit 的三大主要功能
Google 也在 ML Kit 文件上也點出這項工具的三大功能。
- 馬上可用的 API 工具
不論使用文字辨識、臉部偵測、條碼掃瞄、圖片標籤或地標辨識功能，只要給出你的資料，ML Kit 就會處理出你所需要的資訊，不必開發任何機器學習程式，甚至不需要相關知識。
- API 在雲端、裝置運算皆可用
開發者可以選擇離線在裝置上，或是在雲端上使執行 API；但在 Google 雲端平台上執行，可以得到更精準的結果。
- 可和其他機器學習架構搭配使用
開發者可以將現有的 Tensor Flow Lite 上傳到 Firebase，ML Kit 會負責運行 API，讓你的 App 順利運行。
Google 積極降低 AI 開發門檻
在這之前，Google 發佈的開源機器學習架構 Tensor Flow ，已經強勢佔領機器學習領域，也在去年底發佈輕量配置版架構 Tensor Flow Lite。
而這次的 ML Kit 整合了 TensorFlow Lite、Google 雲端 API 和 Android 中介 API 到單一 SDK 中，還串接雲端運算平台，又進一步增加更多 AI 應用開發的契機。
（本文提供合作伙伴轉載；首圖來源：Google ML Kit）
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參考資料：
ML Kit for Firebase
Introducing Google AI
Google makes it easier to incorporate machine learning into mobile apps
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