正在阅读:谷歌测试AI训练新模式 能直接在手机上改进算法

谷歌测试AI训练新模式 能直接在手机上改进算法

2017-04-13 11:46:55来源:腾讯科技 编辑:半城明灭 关键词:谷歌人工智能大数据阅读量:31098

导读:近日据外媒报道,谷歌研发出一种训练人工智能的新模式,更利于保护用户隐私,并且用户可以立即受益于AI算法的个性化改进。
  【中国智能制造网 企业动态】近日据外媒报道,谷歌研发出一种训练人工智能的新模式,更利于保护用户隐私,并且用户可以立即受益于AI算法的个性化改进。

谷歌测试AI训练新模式 能直接在手机上改进算法
 
  据TheVerge报道,谷歌研发出一种训练人工智能(AI)的新模式,可以直接在用户的智能手机上训练并改进AI算法。
 
  当大型科技公司利用机器学习来改进软件时,其过程通常是非常集中的。举例来说,谷歌和苹果等公司会收集有关用户如何使用其应用程序的信息,并将这些数据存放在服务器上的某个地方,然后使用聚合数据来训练新算法。后,用户将获得改进后的应用更新。
 
  这种AI算法训练方法是有效的,但更新应用和收集反馈数据的过程是非常耗时的。而且,这种方式不利于保护用户隐私,因为公司必须在其服务器上存储有关用户如何使用其应用的数据。为了解决这些问题,谷歌正在尝试一种新的AI训练方式,并把它称为Federated Learning。
 
  Federated Learning对AI算法的训练是直接在用户的设备上进行的,而不是将用户数据收集在谷歌服务器上的某个地方并使用这些数据来培训算法。换句话说,Federated Learning是利用用户手机的CPU来帮助培训谷歌的AI算法。
 
  目前,谷歌正在Android平台键盘应用Gboard中测试Federated Learning。当Gboard根据用户输入的信息显示推荐搜索项时,Gboard将记住用户点击过的搜索项和忽略的搜索项,然后直接在用户手机上对算法进行个性化改进。(为了进行此次测试,谷歌已将其机器学习软件TensorFlow的精简版本整合入Gboard应用)。这些改进将被发送回谷歌,然后由谷歌汇总并向所有用户发布应用更新。
 
  谷歌在一篇博文中解释说,这种AI训练方式有很多好处。首先,它更利于保护用户隐私,因为其训练过程是直接在用户设备上进行的,不会存储用户的数据。第二,这种训练方式会使用户立即受益于AI算法的个性化改进,而不必等待谷歌发布新的应用更新。谷歌表示,整个Federated Learning系统已经经过精简处理,不会影响用户手机的电池续航时间或性能,其训练过程只会在手机“处于空闲状态,并接通电源”且“接入了免费Wi-Fi”时才会进行。
 
  原标题:谷歌正在测试AI训练新模式 能直接在手机上改进算法
我要评论
  • 夯实学校人工智能教育 服务教育强国建设

    无论是培育人工智能领域的高端人才、激发人工智能环境中广大青少年的创新潜力,还是提升智能时代公民的适应力,都需超越传统的标准化人才培养模式,加强人工智能教育和创新能力培养。
    人工智能教育
    2025-05-08 17:26:13
  • 推动人工智能发展 我国已形成完整产业体系

    经过多年持续投资布局,我国人工智能产业体系逐步完善,基础层、模型层及应用层不断升级优化,实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。
    人工智能服务平台
    2025-05-04 09:58:02
  • 物流智能转型新引擎:DeepSeek+物流

    DeepSeek 物流不仅是技术的革新,更是城市发展的重要推动力。它通过智能化手段提升物流效率、优化资源利用、减少环境影响,并为智慧城市建设提供支撑。未来,随着AI技术的不断进步,物流行业将迎来更深刻的变革。
    物流大数据服务平台
    2025-04-30 10:11:15
  • 全域人工智能之城建设驶入快车道

    市科委、中关村管委会,市经济和信息化局,市发展改革委,市政务和数据局,市卫生健康委,北京经开区管委会领导出席,来自各央国企、研究机构,及京内外近500家人工智能上下游生态企业与会。
    人工智能中国智造
    2025-04-30 09:49:19
  • AI已经成为人形机器人最大的瓶颈?

    在看似繁荣的表象下,行业共识正在逐渐浮现:人工智能(AI)技术的滞后,已成为人形机器人实现真正智能化的最大瓶颈。
    人形机器人人工智能
    2025-04-28 15:32:08
  • 从“原子”到算法!人工智能领域的“元素周期表”诞生

    研究团队发现,处于同一“主族“的算法(如支持向量机与核方法)具有相似的数学内核,而位于相同“周期“的算法(如决策树与随机森林)则共享相近的泛化能力图谱。
    人工智能计算机科学
    2025-04-27 17:01:21
版权与免责声明:

凡本站注明“来源:智能制造网”的所有作品,均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品,未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的,应在授权范围内使用,并注明“来源:智能制造网”。违反上述声明者,本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源(非智能制造网)的作品,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责,不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时,必须保留本站注明的作品第一来源,并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源:智能制造网”,本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多,如涉及作品内容、版权等问题,请与本站联系并提供相关证明材料:联系电话:0571-89719789;邮箱:1271141964@qq.com。

不想错过行业资讯?

订阅 智能制造网APP

一键筛选来订阅

信息更丰富

推荐产品/PRODUCT 更多
智造商城:

PLC工控机嵌入式系统工业以太网工业软件金属加工机械包装机械工程机械仓储物流环保设备化工设备分析仪器工业机器人3D打印设备生物识别传感器电机电线电缆输配电设备电子元器件更多

我要投稿
  • 投稿请发送邮件至:(邮件标题请备注“投稿”)1271141964.qq.com
  • 联系电话0571-89719789
工业4.0时代智能制造领域“互联网+”服务平台
智能制造网APP

功能丰富 实时交流

智能制造网小程序

订阅获取更多服务

微信公众号

关注我们

抖音

智能制造网

抖音号:gkzhan

打开抖音 搜索页扫一扫

视频号

智能制造网

公众号:智能制造网

打开微信扫码关注视频号

快手

智能制造网

快手ID:gkzhan2006

打开快手 扫一扫关注
意见反馈
我要投稿
我知道了