谷歌Keyboard需要利用机器学习用户输出

对于任何语言的Noto字体字数多的语言，谷歌Keyboard需要利用机器学习用户输出时的预测，大幅度提高用户输出效率。利用深度神经网络，谷歌推出了VoiceSearch功能，即使在喧闹的环境中，用户也可以和手机对话的现在，这个功能已经反对了119种语言，其中包括印度语言和印度尼西亚语言。另一个值得注意的是Google的ProjectUnison项目，可以利用机器学习文本对声音的切换，主要对于语料不太丰富的语言，如孟加拉语、高棉语、爪哇语。机械学习模型可以增加从文本到语音模型所需的数据量。

听完语言后，谷歌。Asitant工程总监总监PraviaGuptaAsistant展开了非常简单的说明。除了众所周知的功能外，PraviaGupta再次强调了GoogleAssistant，VoicTyptaptap、Lens等4种输出方式，还可以复盖面积的iPhoneAndroid智能手机、Chromebook笔记本、电视、汽车、智能手表等多种设备。

当然，在现场，Pravia，Gupta，GoogleAs，GoogleAs，Demo也是必不可少的。用AI赋予行业，应对人类的挑战，不仅致力于自己产品的发展，谷歌也不记得特别强调对其他企业和开发者创造性的影响。

谷歌回答说，目前为企业和开发者获得了TenorFlow、云机器学习API和TPU电脑芯片三种创造性工具。在交流在现场，来自日本的丘比公司解释了如何用于TensorFlow。

除了业界的想法之外，谷歌回应机械学习也有助于解决问题人类的根本挑战，如医疗保健、能源和环境问题。例如，机器学习现在作为临床糖尿病引起的眼睛疾病、乳腺癌等疾病实质上已经报道过，在11月26日，谷歌旗下的Deeepmind团队月宣布利用AI对付乳腺癌。但是，来自新西兰维多利亚大学的博士生VictorAnton试图通过人工智能识别鸟的叫声来维持鸟类。

在交流不会的结尾，JeffDean将来发展了Google人工智能的未来。他回答说，未来面临的主要困难是如何使机械学习模型的创作更加触手可及，谷歌明年将在网上免费获得机械学习课程，谷歌与团队有关的团队也在研究如果用于Auto让ML自动创立机械学习模型。最后，JeffDean补足被称为，目前Google已经开始了People的交互方式，其最后目的是包容机械学模型，确实需要人人都能做到。原始文章允许禁止发布。

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