谷歌大神會更聰明 Google：機器學習是未來發展重心
▲Google執行主席Eric Schmidt透過視訊，向媒體說明Google未來發展重心。（圖／記者林信男攝，下同）
Google大神持續進化！Google執行主席Eric Schmidt表示，「機器學習」（Machine Learning）是Google下一個發展重心，透過「機器學習」，Google不僅能加強Gmail垃圾郵件辨識度，還可降低翻譯錯誤率，就整體表現而言，「Google會更聰明，服務更完美！」
Google 11月10日在東京舉辦亞太區媒體活動，主題爲「The Magic in the Machine」。Google人工智能、計算神經科學及可量化機器學習研究員Greg Corrado解釋，所謂「機器學習」，是指讓電腦「學着變聰明的能力」，給電腦大量的案例、資料，建立電腦的認知能力，並不斷修正錯誤，提升正確性。
Corrado舉例，當電腦學習辨識照片中的物體時，一開始可能會出現「把貓看成車輛」的明顯錯誤，但在給予大量案例、反覆修正後，就可慢慢進步至「把貓看成狗」，或順利做出正確判斷。
▲Google人工智能、計算神經科學及可量化機器學習研究員Greg Corrado。
Corrado認爲，電腦不比人腦，人腦只需要少量案例、經驗，就能成功學習，電腦則要累積較多案例、樣本，才能建立認知，「參數越多、比較越多次，學習效果越好，且這種學習過程，是漸進的。」
在實際成效方面，Corrado舉例，目前Gmail能自動判斷約99%的垃圾郵件，Google語音辨識功能的錯誤量，也減少逾20%；且Google相簿可讓使用者藉由標籤，找到相關照片，例如輸入關鍵字「海洋」，就可找出過去在海邊拍攝的照片。
人在美國華盛頓特區的Schmidt，特別透過同步視訊方式，向齊聚Google東京六本木辦公室的各國媒體，說明「機器學習」的發展與影響，並回應記者提問。他強調，除上述成效外，Google翻譯的錯誤率，已從23%降至18%。
▲機器學習是Google下一個發展重心。
對於「機器學習」未來還須克服哪些問題？Schmidt認爲，強化電腦學習力、校正錯誤，都是必須注意的部分，「機器學習」的關鍵在於大量案例的累積與分析，電腦須具備強大計算功能，「我們不知道這條路（機器學習）會走多遠，但我們知道，Google會更聰明，服務更完美！」
Schmidt指出，發展「機器學習」，是爲了讓人類「更不像機器」，人們不必再花時間去做單調、重複性高的工作，讓機器代勞即可，「這樣可以讓我們省下更多時間、精力。」
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