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耐諾斯克挪威語翻譯語言翻譯公司

如斯一來也能藉由知曉系統如何運算，進而把握資料若何被利用、運算，避免系統產生「踰矩」現象，讓利用者能善用人工聰明運算模式帶來更便當且具效力的利用體驗，同時也因為人工聰明系統仍沒法自行判定內容本質，即便人工智慧手藝以相當迅速角度成長，作為終究了局判定、利用的「人」仍然飾演重要腳色翻譯

乃至針對醫療人力資本較為欠缺的偏僻地域或成長中國度，連系雲端闡明運算資本也能協助醫師做出更准確的醫療診斷。

今朝google已與加州大學舊金山分校醫學院、史丹佛大學醫學院、芝加哥大學醫學院等醫療研究人員合作，構想如何結合機器學習技術及臨床診斷專業常識，藉此改善醫療成效、下降不必要的額外醫療破費與醫療疏失情況，同時協助臨床醫師應用更準確的分析判定做出更好的診斷成效。

新的進修模子已用在支援​cifar-10的圖象辨識，和用於天然說話處理的​penn treebank資料集說話模子內，而且作為很多google辦事的運用根蒂根基，例如以更快體例識別圖象內容為「熊貓」，和在輸入法中即時顯示下一個備選辭彙。

人工聰明已經從幾年前仍處於實行室階段，短時間內大量進入一般生涯，幾近包括手機、網路辦事等利用均包括人工聰明手藝成分，而且帶來比擬傳統更高的運算效力，是以成為全新電腦運算成長模式，同時也因為今朝天天所產生數據資料愈來愈多，透過傳統演算模式已經沒法合乎效益，是以導入人工聰明的分析演算模式將成為往後主流翻譯而在google將tensorflow進修模型開源以後，目前此項進修模子也在短時間內被普遍利用，幾近多半的人工聰明系統均藉由tensorflow框架進行深度學習練習。

而其他的挑戰則包括若何推行至臨床，而且創立醫師及病患對於闡發數據成果的相信，別的也包括若何將人工智慧系統闡明應用落其實醫療工作流程。

附屬google brain團隊的研究科學家quoc le說明，為了摹擬人腦神經元毗連所產生思考模式，google內部研究團隊藉由積層式類神經收集交疊組成10¹⁰組 (100億組)網絡交結組合，而且透過可進化式演算法及強化學習演算法使系統能從進修過程當中積累經驗，進而達成從進修經驗中進修的成效，一如人類會從經驗法例內學習分歧設法主意的情況。

不過，固然目前藉由新設計讓人工聰明系統能以更具效率體例學習，甚至自行產生全新進修經驗法則，但仍然無法讓系統自己了解今朝地點處理內容的素質，亦即無法像人類般有感情般思考，是以也無法在進修過程中判定資料是否有誤，僅能仰賴延續學習進程發現錯誤而從新修正，或是透過人為體式格局進行調整翻譯

針對目前普遍應用在google search、google翻譯、google photos、語音辨識等辦事的人工聰明系統，google除申明藉由客製化處理器tpu縮減學習練習時候，更進一步申明背後運作的類神經收集組成進修模型設計道理，藉由從延續進修進程積累衍生全新學習經驗，讓人工聰明系統變得更為「聰明」翻譯

藉人工聰明鞭策全新醫療系統

但在推行此項成長之前，google也面臨分歧醫療機構採用數據記錄格式差異所形成資料取用的困難，是以目前將藉由醫療開放數據標準​fhir (fast healthcare interoperability resources)讓病例等記錄資料格式同一，如此才能讓人工聰明系統取用，並且用於深度進修分析，但對於現有醫療數據資料仍須破費大量人力與時候統合。

就今朝google所採用體式格局，首要是藉由主控類神經收集推導子集進修模子架構，而且藉其進行特定模式的進修訓練，同時評估終究練習成績，最後再將訓練後果傳回主控類神經收集，過程中則會遵照學習情形判定是否批改資料。

除了將人工智慧系統利用在旗下辦事，google也申明越來越多科技利用已與人工聰明息息相關，例如哄騙人工聰明闡發展望各類病症，包含協助臨床醫師檢測淋巴結內的乳腺癌​轉移環境，或是挑選判定糖尿病視網膜病變，同時也進一步將人工智慧系統與各類醫療輔助設備連系，藉此實現各類疾病初期預防結果，乃至將來可進一步協助判斷病患是否需住院察看，和判定未來病症影響身體健康情況，同時也能藉由病例資料深切認識病患可能需求。