Google將人工智慧（AI）深度學習資料庫TensorFlow開源化邁入第4年，除開放線上課程供非相關領域人士學習如何用TensorFlow開發AI應用，更年砸2,500萬美元支持20個創新應用成真。
Google在近年來持續開發各種人工智慧相關工具，像是用於機器學習的開源軟體庫TensorFlow，以及針對TensorFlow所設計的專用積體電路（IC）TPU。
TensorFlow自2015年開源至今，已突破4,100萬次下載量；而TPU能夠達到的運算效率，也已經比1990年時的處理器提升了1,000萬倍。由於在軟體與硬體兩方面都各有進展，使得AI的應用在近年來大幅增加。
「看到這麼多人用這個平台（TensorFlow）來解決有趣的問題，非常鼓舞人心，」Google AI負責人傑夫 ‧ 迪恩（Jeff Dean）這樣說。
Google舉辦競賽，選出20個應用投資千萬美元
在Google所推出的AI應用中，Gmail的垃圾郵件分類就是一個廣為人知的應用方式。但為了使AI的價值能再進一步推廣到更多領域之中，Google也有更長遠的規劃。
在2015年Google將TensorFlow開源化的同時，也開始公開原本只提供給企業內部開發者的訓練課程。「不需要有任何人工智慧相關的經驗，這些速成課程會教你演算法、機器學習的理論、過程；目前已經有300萬人參與線上課程。」迪恩說，同時，現在在日本、韓國、台灣也有開設相關的實體課程。
迪恩進一步說明，為了推動更多人使用Google的AI相關產品，在去年Google舉辦了Google AI Impact Challenge競賽，徵求非營利組織、社會企業和大學分享他們在AI上的各種應用。
而在所有申請之中，有40%是來自沒有人工智慧相關經驗的組織。Google也從所有參賽作品中選出了20位得獎者，共提供了2,500萬美元，要協助這些參賽者進一步實現他們的想法。
在近期，Google更邀請到獲獎應用公開分享其理念，其中包含醫療、無障礙應用、環境保護三大領域。
訂出核心準則，持續開發更多AI應用
不過，有鑑於使用人工智慧將對社會產生重大的影響，Google也建構了一套「人工智慧準則」，直接點出人工智慧開發的「Dos & Don’ts」，以確保Google持續負責任地開發人工智慧技術。
人工智慧應用該具備的特質： 應對社會有益、避免製造或加強不公平的偏見，同時要建立並測試安全性、納入隱私設計原則。另外，也要考慮到該AI解決方案的可能性與適用性等等要素。
人工智慧不該包含的特質： 不可包含可能導致或造成傷害的科技，該AI應用的主要目的或應用的結果，不可以（間接或直接）造成人身傷害的武器或其他技術 。另外，也不可違反國際公認規範，亦不可包含為了監視而蒐集或使用資訊的科技 ，或人權原則相抵觸的科技等等。
責任編輯：蕭閔云
