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日前，一年一度的Google I/O（開發者大會）在美國舊金山舉行，一如外界預期，ＡＩ（人工智慧）與ＶＲ（虛擬實境）成為會場上的重頭戲。由於歷屆開發者大會都以發表新軟體應用、軟體更新為主，受重視的程度原本不高。然而，自從Google旗下ＡＩ團隊Deep Mind開發的AlphaGo系統戰勝了世界棋王，人工智慧從此異軍突出，被譽為是一項具革命性的創新技術。此外，各界也十分好奇，此次Google I/O又將揭示那些相關技術，透露出什麼重要訊息？
如何成就人工智慧
此次大會上，ＡＩ的重要性可能遠勝於ＶＲ，會場上的關鍵字是「機器學習（Machine Learning）與人工智慧」。關於人工智慧的起源，最早來自英國數學家艾倫圖靈（Alan Turing），他在一九五○年代發表著名的「圖靈測試」，強調機器會思考，能夠透過模仿學習產生人工智慧。演變至今，人工智慧技術至少涉及幾個層面，包括識別、感知、計算技術，仿效人腦運作的神經網路系統，應用在搜索、語音識別、圖形識別、人機介面、運動感知等多種領域。
以此為基礎，今年的Google I/O發表了許多新應用與新技術，像是能夠實現日常人機對話的Google Assistant、兩項新通訊軟體Duo與Allo、智慧家庭Google Home、穿戴裝置軟體更新Android Wear 2.0等等。然而要成就這些新應用，最不可或缺的環節是人工智慧，最需要的是機器學習。
舉例來說，Google Assistant語音助理會自動判讀使用者說話的脈絡，在一問一答當中提供更精準的建議。基於此項技術，Google也發表了智慧家庭設備Google Home，用戶直接以口語下達指令，用來聲控家中的各種電器，甚至可以藉由一問一答，解決用戶各種疑難雜症。要達成這項新技術，必須對「聲音」有長時間的研究，方法是進行深度學習。
Google Assistant語音辨識技術也可以應用在Android手機和穿戴裝置，使用者可以藉由語音輸入取代傳統的手寫輸入。此外，穿戴裝置的一大功能是收集用戶在各種運動狀態下的行為數據，根據這些數據可以知道用戶正在從事某項運動，但數據的精準度經常有誤差，為了力求準確，同樣需要深度學習。
ＡＩ提供優質內容
ＡＩ人工智慧堪稱此次大會的最大僅此一檔亮點，它不僅僅可以用來擊敗圍棋高手，同時也是Google發展各項網路服務的重要核心。事實上，戰勝世界棋王的Deep Mind，和用來改善旗下網路服務的ＡＩ團隊有所不同，採用的機器學習系統也完全不一樣。
去年底，Google宣布它的第二代機器學習系統TensorFlow對外開放，任何人或組織都可以利用TensorFlow開發自己的人工智慧相關應用，在各種設備上運行。基於深度學習架構的TensorFlow系統，多年來被用於改善Google搜尋、YouTube、 Gmail、Google翻譯、Google相簿、語音辨識等網路服務。在各項服務中加入人工智慧，威力十分強大，典型的例子是Google搜尋。
搜索查詢和關鍵字廣告，是Google的核心業務，但過去的Google搜尋並不聰明。當用戶輸入關鍵字，經常出現的是一些離散化的訊息，這種情況就像桌上堆滿了相關文件，需要一個一個打開、收集整理。搜索業務看似簡單，其實並不簡單，然而加入ＡＩ之後的Google搜尋，卻可以提供一種主題式的整合訊息，將相關視頻、圖片、文檔通通集合在一起，方便用戶找到有用的資料。
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