觀點/為什麼Google開放機器學習資源?

Google在稍早時候宣布開放旗下機器學習資料庫框架「TensorFlow」,讓更多開發者能自由串接龐大機器學習資源,並且應用於各類應用服務,而在此項策略發展背後,Google自然期望能透過更多人加入使用此項資源,讓電腦系統能學習越趨複雜的使用行為。

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包含Google在內的科技廠商投入發展機器學習,已經有相當長的時間,從過去簡單的輸入資訊與結果比對,到後續加入更多變因、關聯等項目之後,讓整個機器學習系統必須花費更多時間進行「訓練」,因此後續開始發展導入GPU等硬體資源進行GPGPU平行運算,藉此讓複雜的數據分析可在更短時間內完成。

不過,由於機器學習系統本身仍須配合大量數據資料進行分析比對,進而從中取得「正確」的學習結果,因此免不了地還是需要對其做長時間訓練,加上對應不同服務類別、使用場景更會加入不同比對數據,僅透過Google本身進行訓練的話,實際能達成精度效果依然有其侷限性。若進一步透過開源方式開放機器學習資料庫框架讓更多開發者串接使用,除可推動更多運用機器學習的服務更新,此外也能讓資料庫透過累積不同情境訓練經驗變得更加「聰明」。

就Google目前發展策略來看,主要還是希望先以讓電腦系統變得更方便使用為優先,雖然目前並不會朝向打造會自我思考、了解使用者情緒的人工智慧系統發展,但並不代表Google未曾考慮此類目標,因此選擇將資料庫開放供眾人免費使用,在可更快速學習諸多使用情境的邏輯判斷後,預期將能像人類大腦般透過記憶眾多知識而學會各類技能。

以現行發展相對前瞻的人工智慧技術,實際思考學習程度約與4歲小孩大腦接近,整體上而言自然還不算「聰明」,同時距離現實生活中的想像還有相當大的差距,預期Google開放旗下機器學習資料庫框架「TensorFlow」,將能進一步帶動人工智慧系統發展成長。

但選擇將旗下機器學習資料庫開放是否造成獨厚Google技術發展,其實並不見得,畢竟機器學習在長時間累積的「經驗」仍須配合前端運算系統才能構成更好的服務,也就是在持有充足的「經驗」卻無法善加利用情況下,依然不會構成更為「聰明」的人工智慧,而此部份就看各家廠商、開發者的設計功力與實際應用模式。

而未來是否會看見超越人類大腦,甚至可能對人類造成威脅的人工智慧產生,這部份或許就要像過去科幻小說或電影內強調的「機器人三原則 ()」在人工智慧加上相關道德規範,使其不致於產生越矩影響。

註:機器人三原則 (Three Laws of Robotics)為是科幻小說家Isaac Asimov於1950年出版的《我,機器人 (I,Robot)》等創作中提及針對機器人所設定行為準則,分別包含第一原則「機器人不得傷害人類,或因不作為 (袖手旁觀)而使人類受到傷害、第二原則「除非違背第一法則,否則機器人必須服從人類的命令」,以及第三原則「在不違背第一及第二法則下,機器人必須保護自己」。

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