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匯流新聞網記者黃有容 / 綜合報導

近年Google、Apple、Facebook等大型科技公司，都在自家應用程式中導入人工智慧，從用戶端收集使用資料，將資料聚合，用以訓練新的演算法。去（2016）年下半年，Google和Facebook在圖像辨識功能部分都做了更新。

在用戶體驗上體現，例如圖片自動翻轉、相同人物辨識和整理、物體辨識等等。另外包括Google翻譯、Google信箱等，都導入了人工智慧，使誤讀機率下降、便利性提高。

利用收集用戶端使用習慣和錯誤反饋等資訊來訓練人工智慧，這個方式非常有效。但原本的程序是需要透過更新應用程式收集資訊，得到資訊到用戶真正更新，無法非常即時。並且，收集用戶使用數據，再集中到公司儲存，於用戶隱私安全上也有所疑慮。為此，Google在4月6日於研究部落格發表，研發人員正在嘗試名為「聯合學習」（Federated Learning）的全新人工智慧訓練方法。

「聯合學習」如其名所示，是將人工智慧演算法的訓練過程分散開來，直接在每個用戶的設備上進行訓練，而不將數據整合到Google的伺服器。也就是說，每一個人的手機都將成為訓練人工智慧的工具。

「聯合學習」的模式如上圖， A 代表用戶會看到的，應用程式正在裝置上更新；在 B的階段，表示Google正收集所有裝置上的個人化改變；C 則是集合每個裝置的改變後，再為用戶建立一個新版本。

Google在研究部落格中表示，這個訓練過程讓用戶的個人數據只留在個人裝置當中，隱私安全無虞；並且不用等到Google發佈新版本，就可以先使用經學習個人數據後，個人化的應用程式。訓練過程只在行動裝置閒置、充電和連接Wi-Fi時進行，以確保不會影響行動裝置的電池性能。

目前「聯合學習」正在Android鍵盤Gboard上測試，當用戶使用和建議Google搜尋功能時，Gboard會紀錄下用戶的喜好和習慣，並且將直接對用戶裝置中的Gboard做個人化升級。

Google已經將人工智慧學習軟體TensorFlow的精簡版本載入Gboard，Google將會收集所有用戶裝置上Gboard的改變，彙整後再發佈應用程式的新版本。

消息來源：Google Research Blog

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新聞照來源：Google Research Blog