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2017年6月7日 · 0. 首先是一個我都不好意思標序號的知識點：. DC 和漫威是兩家創造了美漫世界的偉大公司，目前市面上的美國超級英雄電影都是根據這兩家漫畫公司的作品改編的。. 大概是因為鋼鐵俠、蜘蛛俠、美國隊長之類的系列電影影響力太大了，在完全不了解美漫的人 ...
- Google 資深研究員：Google 要用 Ai 解決人類面臨的挑戰
- Google Pixel 相機產品經理：軟體能夠帶領硬體突破現有框架
- 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
- 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 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
- 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
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...
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...
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 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 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...
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。 —— 圖片資料提供：Google。首圖來源：pixaba...
