機器學習讓計算機更智能

孟雨

近日在“Google Solve with AI”活動上，Google資深研究員、Google AI負責人Jeff Dean指出，機器學習是解釋AI最好的一個方法。機器學習能通過數據的積累，自動收集信息，建立強大的數據庫，并找到一個模式，利用數學的運算進行推理。“但是怎么使用訓練出來的功能，又是另一個命題了。”

Jeff Dean提到，機器學習在某些領域已經發揮得非常好了，在看、聽、說和理解，這四點上，都可以透過機器學習的功能更加方便我們的生活。“作為一種計算機科學，機器學習認為通過編程，可以讓計算機通過學習變得智能，可能比直接將其編程為智能更容易。”

目前，數據的安全和用戶隱私是被廣泛討論的問題。Jeff Dean強調，目前，Google AI的原則是基于一套道德規范，“在我們的研究、應用程序和服務中，指導我們對人工智能的開發和使用。”基于這套原則，Jeff Dean透露已經審查了超過100個項目，并在機器學習的公平性方面培訓了數千名谷歌員工。

Jeff Dean提到一種機器學習形式———聯邦學習（Federated Learning），這是Google AI針對隱私、安全和公平等方面的研究，可以讓應用程序和各項服務更好地為每個人工作，而不需要從設備上收集原始數據。

在探索人工智能如何更好地造福社會方面，Google在2018年開啟了“AI for Social Good”項目。Jeff Dean提到，這一項目有2個核心關注點：科研與工程；幫助他人解決重要問題。

其中在科研與工程方面，Google正在探索其對于機器學習的研究將如何對社會、人道主義事業和環境問題產生積極影響。而在幫助他人解決重要問題方面，Google提供相關工具，如TensorFlow；以及培訓，如機器學習速成課程，該課程今年在亞洲有1.5萬人注冊。

“我們相信，人工智能可以幫助解決我們這個時代最困難的社會和環境問題———比如醫療、災害預測、環境保護、農業或文化保護。”Jeff Dean表示。

在接受采訪時，Jeff Dean回答了前段時間的專利爭議。據悉，Google的Dropout專利已經獲得了授權，專利的主要內容涉及到訓練神經網絡的方法，業界擔心這項專利將來會成為AI領域的致命武器。

對此，Jeff Dean表示，申請專利是為了避免不必要的麻煩，“如果有人或者企業想用我們的想法或者概念的話，Google會去溝通，但我們不會把它當作一個武器或者通過其牟利。”