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Google正在测试直接在用户手机上培训AI算法

这种方法是有效的，但更新应用程序和收集反馈的来回是耗时的，而且收集数据会对用户隐私造成威胁们，所以，为了尝试解决这些问题，Google正在尝试一种称为联合学习的人工智能培训新方法。
顾名思义，联合学习方法就是分散人工智能的工作。教学过程直接在每个用户的设备上进行，而不是在Google上的一个地方收集用户数据并使用培训算法。基本上，Google希望使用用户手机上的CPU进行运算，以帮助培训Google的AI。
Google正在使用其Android设备上的键盘应用程序Gboard测试联合学习。当Gboard根据用户Google搜索显示建议的搜索结果时，应用程序将记住他们注意到哪些建议以及他们忽略的内容。然后，该信息用于在用户手机上直接用于个性化应用程序算法。为了进行此次培训，Google已将其机器学习软件TensorFlow的瘦身版本纳入Gboard应用程序本身，这些学习结果将发送回Google，它会汇总并向其所有用户发布对该应用的更新。

http://www.cnbeta.com/articles/tech/601227.htm

喷了，今后Google框架肯定更费电了

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引用:

原帖由 @jjx01  于 2017-4-11 10:06 发表
有多少人是看标题来理解内容的

以前是 收集用户数据——上传谷歌计算对应的搜索策略——返回应用到用户手机
现在是 收集用户数据——直接本地计算出搜索策略——返回应用到用户手机

这不就是标准的肉鸡吗，不仅要的你数据而且要你的硬件计算能力

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引用:

原帖由 @jjx01  于 2017-4-11 11:13 发表
没要你的数据，只要计算后的策略

算出来的策略不还是会传送给Google的数据中心？只不过从原来原始数据变成了处理好的个人信息策略