Google開放機器學習TensorFlow,應用遍及醫療、保育、教育各層面

Google開放機器學習TensorFlow,應用遍及醫療、保育、教育各層面

KNOWING新聞 2017-11-29 00:00

(Google資深研究員Jeff Dean)

  

以往機器學習是先進的研究室才能接觸到的學問,現在卻已向一般民眾敞開大門。昨日(11/28)Google在東京舉辦Made With AI亞太區媒體活動,並與台北同步連線,請來Jeff Dean等Google的資深研究員、高階主管向人們展示人工智慧在現在與未來對日常生活的改變;生活更加便利自不待言,也提升了醫療、教育等方面的品質,促進了環保、生技上的研究。

 

人工智慧(AI)與機器學習的關係

 

隨著人工智慧一日千里的發展與應用,AI領域裡的一些專業術語也普及開來,比如機器學習。人工智慧就是讓機器具備智能,能像人類一樣解決特定的問題;而機器學習是資訊工程的一種,訓練電腦像人類一樣觀察、尋找規律、變得更聰明。

 

當機器有了眼睛與語言能力

 

透過機器學習,人工智慧可以藉由餵養大量資訊訓練出對特定事物的「概念」,因此機器有了圖像辨識的能力,再配合Google強大的雲端搜尋,人們可以藉由手機做到許多不可思議的事情。比如出外旅遊時對著某個建築物拍照,或是一本書、一道風景,程式就能告訴你被拍攝物的資訊。更進階的應用是,人工智慧也能預測使用者的品味,當你觀看youtube上的影片達到一定的量之後,youtube將能推荐你感興趣的影片;或是Google Play Music,可以讓人隨時隨地獲得客製化的音樂推荐。

 

近幾年Google翻譯也有了突破性發展,能更好地理解人類的語言,因此人工智慧更加貼近大眾。舉例而言,開啓Google翻譯中的Word Lens功能,將手機鏡頭對準看不懂的路標或菜單,就會在圖像上現出自己看得懂的語言。除此之外,為了嘉惠聽障人士,現已有10億支的youtube影片能支援10種語言的自動上字幕功能。

 

現任Google Assistant總經理Pravir Gupta在會場上展示Google Assistant的功能,對著手機問日本航班資訊、推荐的電影,甚至直接請Google Assistant調出兒子在球隊的圖片。Google Assistant會記住使用者的嗜好、家人名稱,更加人性化。

 

 

開放機器學習架構給大眾

 

2015年Google開放了TensorFlow。TensorFlow是一個大規模的機器學習架構,可支援各種應用;它在兩年內成為最受歡迎的線上機器學習資料庫,在200多個國家被下載了超過790萬次。

 

相關的應用不勝枚舉。以往要保護海牛必須先追蹤牠們的位置,而方法是在大量的海洋空照圖中判斷海底下的海牛數量,通常都難以判讀;現在澳洲科學家利用TensorFlow去判讀海牛數量,可找到80%以前找不的海牛,有利於動保的進程。

 

一位鳥類學家在紐西蘭收集了15000小時的音訊檔,如此大量的音檔要連續聽兩年才能聽完,所以利用TensorFlow訓練鳥叫聲的辨識模型,最後訓練出能準確分辨出瀕危鳥類叫聲的系統,大幅加速了對瀕危鳥類的環境定位,也才能採取下一步保護措施。

 

TensorFlow在醫療的應用上更是廣泛,比如運用深度學習從醫學成像中偵測出糖尿病視網膜病變,或是皮膚科醫師藉以偵測出皮膚癌、醫師藉以預測疾病、做病患分流;機器學習也能支援DNA測序。在一些醫師數量不足的國家,透過TensorFlow,專家可以訓練出方便醫師檢測疾病的工具,增進診病效率,造福更多人。

 

 

推廣TensorFlow

 

雖然是普惠世人的工具,但機器學習的運用畢竟有些難度。為此,Google除了訓練18000名Googlers,推展機器學習技術,也與近950所大學合作,透過培訓計畫讓學生習得機器學習的運用;其中有86%學生認為參與培訓十分值得。明年初Google將開放機器學習的速成課程,讓更多有興趣的人自學。

 

為了科技倫理創造PAIR  

 

新的科技會帶來新的不平等;舉例來說,做人臉辨識的訓練時,可能會漏失有色種族的資料,致使機器認不出部份族裔的人臉,有歧視之嫌。為了開發系統的公平性與包容性,Google創造了PAIR (People + AI Research),讓研究人員可以先檢視原始資料是否有偏頗的情形,而且工具是開放的,所有人都能檢視編寫是否合理。

 

PAIR的目標是造就AI的人性化,讓AI更具包容性;Google正積極和哈佛、麻省以及其他研究中心共同合作,盡量完善人性化的目標。

 

(圖片由Google提供)

 

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