人脑对上电脑直击！棋战引爆Google机器学习之野望
就在稍早，人工智慧科技 AlphaGO 对上天才棋王李世乭历史性的一刻正式引爆，李世乭带了他的 Lucky Girl，而DeepMind 执行长 Demis Hassabis 与 Google 执行董事长施密特也再度现身，一场惊世之战，正式开始，同时也牵动Google 「机器学习」的野望，在比赛之前，记者除了带领大家直击了现场状况，也进一步说明稍早 Google 针对人工智慧发展的看法。
▲人工智慧科技 AlphaGO 对上天才棋王李世乭首场比赛直播影片。（影片／取自YouTube）
▲▼人工智慧科技 AlphaGO 对上南韩之光李世乭成为各报头条。（图／记者洪圣壹摄）
▲对战当天清晨，KBS新闻台直接在户外搭起转播棚。（图／记者洪圣壹摄）
从欧洲到韩国的一场人脑对人工智慧的棋战，间接引爆出 Google 想要透过机器学习征服全世界的野望。而正如同前篇报导，机器学习是一门建立在人工智慧底下的科学，也是目前 Apple、Google、Facebook 等网路公司积极抢攻的一套显学。显而易见的，Google 机器学习已经发展到一个成熟的阶段，Google 研究团队资深研究员 Jeffrey Dean 也首度向媒体说明有关 Gogole 对于机器学习的做法与现今发展。
▲开发出 AlphaGO 的 DeepMind 执行长Demis Hassabis神情自若的走入比赛会场，看起来相当有自信。（图／记者洪圣壹摄）
▲让中国、韩国民众疯狂重视的天才棋王李世乭，稍早带着他的小女儿出场，现场媒体陷入疯狂。（图／记者洪圣壹摄）
▲李世乭看起来相当轻松。（图／记者洪圣壹摄）
▲世纪对决，正式开战。（图／记者洪圣壹摄）
大致上来说，人工智慧是希望「机器智慧化」、而机器学习是希望「机器具有学习能力」。事实上，要让电脑聪明远比让电脑「学着变聪明的能力」难上许多，后者就是 Google 想要积极抢攻的新一代智慧技术，而这次从 DeepMind、TecsorFlow 的发展也可明显看出，Google 公司在人工智慧领域已经发展到一个可发表的阶段。
机器学习技术(Machinery Learning)在中国、欧美可以说是当下的显学，提供使用者和业者更快速、方便，重点是人性化的使用体验与解决方案。
在 iPhone 3GS 推出的时候 Google 已经积极宣传「mobile first」的理念，随着智慧型手机急遽发展，到了两年前，「mobile first」已经进化到「mobile only」，如今 Google 已经进一步宣布，「merchine Learning」将是他们进军人工智慧的发展重心。
以 Google Search 起家的 Google，旗下服务拥有相当庞大的使用者数据，对于 Google 来说，他们是相当有本钱做这一块的公司，根据他们所公布的数据指出，现在Google的主要服务全部透过机器学习来提供更快速、更聪明也更便利的服务，所以机器学习已经从实验室里的技术发展成有数十亿使用者的科技。从「应用层面」来看，机器学习已经从理论进化成实际应用，像是 Google Search、YouTube、Google翻译、Google Play 等，都透过机器学习技术提供更好的使用者体验。
Google 研究团队资深研究员 Jeffrey Dean 以 Google Photo、Voice Search 为例，指出 Voice Search 有口音不同的障碍、不同语言，不同的发音方式等三个在语音辨识过程中会碰到的最大问题，而在所有服务当中，Google Search 搜寻服务是机器学习当中，应用最广泛、进步也最多的一个区块。
Jeffrey Dean 透露，机器学习除了用在自己的手机上面，未来在健康领域、自动化机械领域方面，将可望透过很多次的机器学习训练，做到辨识病毒、辨识细小零件等动作。运用在云端上，机器学习将让开发者可以下载的相对应的 API，希望更多开发者可以借此训练他们的技术。
目前机器学习面对的挑战还是很多，因为要把问题转换成机器学习能解决的题目并不容易，然而一但转换成功，将有效果显著的成长许多电脑科技带来的麻烦和多余的工作将会消失。
Google 目前透过机器学习强化现有的产品服务（如：Google搜寻里的排名建议）、提供更先进更新颖的产品服务（如：Gmail里的Smart Reply智慧回复功能）等两种领域都有应用到机器学习的技术。Jeffrey Dean 以 Google Photo 为例，指出如果要辨识一只猫，机器的操作方式是从镜头端输入 (input)后，进入机器设定的模型 (model)，接着透过各种不同辨识筛选结果，进而产出 (output)或预测(predictions)出这是什么猫，或是这是哪里，因此如何让模型的设定更聪明、涵盖更多变数，就是机器学习的重点。
Jeffrey Dean 还谈到深度学习（DeepLearning），它是建立在机器学习基础上、层叠许多模型而形成的更加复杂的学习方式，这个过程已经很接近人脑思考的方式。比如：看到猫的影像后，经过好几个层次的运算，就可以得出结论「这是一只猫」。根据 Google 提供的相关官方数据指出，目前Gmail已经可以自动判断约99%的垃圾邮件，Google语音辨识功能的错误量已经减少逾20%，深度学习也被应用在 Google Photos、Google翻译、Gmail 上面。
Jeffrey Dean 认为目前机器学习已经有很大的进步，从以前只有一个字，到现在已经可以辨识一段句子，一组图片。而面对未来 5G 的发展，将因为有更多的网路频宽，进一步提升机器学习的处理速度，当然相对的也为因为数据量变多，而让机器学习有更进一步的发展，但是他对于影响层面，并没有多做说明。
针对未来展望的方面，Jeffrey Dean 表示，Google 将针对机器学习应用在服务、医疗、自动化机器、云端 API 等领域上，Google 也积极跟所有人讨论，开放相关技术开放，希望透过机器学习来有效改善人们的生活。
目前比赛持续进行中，《ETtoday东森新闻云》将进行追踪报导。