Google：無須對人工智能感到害怕

　　在后續(xù)于Google Cloud Platform NEXT 2016近距離問答中，Google研究團隊資深研究員Jeff Dean表示有越來越多技術(shù)陸續(xù)導(dǎo)入機器學(xué)習(xí)，因此未來預(yù)期將會有更多類是應(yīng)用服務(wù)問世。而對于未來是否必須擔(dān)心電腦是否超越人腦，除現(xiàn)階段技術(shù)要建造會自我思考的電腦系統(tǒng)依然有限，同時基于人類依然可對電腦系統(tǒng)設(shè)下諸多條件，因此Jeff Dean認(rèn)為并不用為此感到害怕。

　　▲Google研究團隊資深研究員Jeff Dea

　　根據(jù)Google研究團隊資深研究員Jeff Dean在Google Cloud Platform NEXT 2016近距離問答中回覆提問，其中強調(diào)將可應(yīng)用深度機器學(xué)習(xí)所構(gòu)成的人工智慧輔助用于特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用，同時說明并非僅能以單一資料庫讓采用開放架構(gòu)的TensorFlow框架持續(xù)學(xué)習(xí)，而是可針對復(fù)數(shù)以上資料進行學(xué)習(xí)，并且可針對服務(wù)需求額外擴充彈性。

　　而針對部分單位使用資料可能涉及隱私，或有特定需求等情況，此類數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)結(jié)果，就不見得必須對外開放，以TensorFlow本身采用開放架構(gòu)設(shè)計，最主要還是提供可輕易串接使用效果。例如銀行業(yè)者可針對本身客戶數(shù)據(jù)、更多參考數(shù)據(jù)投入比對，如此可能以此分析用戶經(jīng)常上門存款、提領(lǐng)存款的關(guān)連性等，同時基于隱私安全考量而不對外公開。

　　目前包含Google Search、Google Maps、Gamil、Google Photos與Google翻譯都已經(jīng)與機器學(xué)習(xí)資源結(jié)合，讓使用者即可持續(xù)透過使用，或是藉由API串接持續(xù)對其訊連，藉此提升整體服務(wù)品質(zhì)。

　　不過，對于人工智慧是否有朝一日超越人腦，Jeff Dean認(rèn)為暫時還不需要對此作擔(dān)心，一來是現(xiàn)有技術(shù)要能建立具思考能力的電腦系統(tǒng)依然距離太遠(yuǎn)，其次則是在設(shè)計此類電腦系統(tǒng)時，依然可加入條件限制，避免系統(tǒng)產(chǎn)生誤謬情況。