谷歌正用人工智慧（AI）來打造其它人工智慧。而且，它現在還開始把這套「自動機器學習」（automated machine learning，簡稱AutoML）賣給全世界的其他各行各業。
谷歌在這星期推出的雲端運算服務，號稱配合用戶需求打造，即使你對於機器學習的概念毫無經驗，也可以讓你用很直觀的方式運用，享受它帶來的便利。
比如說，你是放射科醫師，你可以用電腦斷層掃描的片子，自動訓練一套演算法來辨認肺部惡性腫瘤的體徵。如果你是負責房地產的網站，你也可以建構一套演算法來區分客廳和廚房、浴室或臥房。
「你不用找機器學習的博士，」據谷歌主管雲端業務的黛安格林（Diane Greene）的說法，「你照樣可以打造出高度精確的機器學習模式。」
用機器學習來打造機器學習系統
谷歌的GCP（谷歌雲端平台）提供的工具，透過機器學習辨識圖像。
和世界其他大型網路公司一樣，谷歌如今越來越仰賴機器學習，也就是靠電腦的演算法，依靠大量數據的分析而自己學習任務。包括辨識手機語音的指示、或是不同語言翻譯，都是藉助這種機器學習。谷歌提供的Cloud AutoML宣稱要提供的是「學習去學習」（learning to learn）也就是「後設學習」（meta-learning）的服務，透過演算法學習打造其他機器學習的系統。
谷歌建構能夠辨識照片中臉孔、產品、著名地標等的系統時，也開始運用了這種技術。在某些案例中，這些機器學習的演算法，甚至比工程師單獨設計的軟體還要精確。
谷歌的這項新服務，打算擴展人工智慧力量，進入過去不熟悉這項科技的產業。原先谷歌已經開始讓用戶們，使用谷歌的圖像辨識和文字辨識的工具，應用在自家產品和服務上。
不過，這類一般性的工具，並不能針對特定產業的數據做處理。所以一般公司仍需要花相當的成本來訓練這些模型，以符合自己產業的需要。
而新的谷歌服務目標則是讓公司更容易上傳自己的資料，並且用這些數據來訓練模型，來解讀新的數據。
按著谷歌的說法，它的新服務在辨識圖像時，只要事先上好標籤，不需人的參與就可以開始運作。幾分鐘內它可利用客戶提供的圖像重新訓練既有的演算法。時間夠久的話，它就可以針對需要解決的問題，從頭建立一個新的模式。
谷歌雲端業務的AI首席科學家李飛飛說：「如果你是動物學家，想要一套辨識美洲豹和長頸鹿的演算法，」你要做的只是提供正確的圖像，「你上傳美洲豹和長頸鹿，然後就完成了。」
最先一批試用這套服務影像辨識的客戶，包括了迪士尼的客服產品部門。它利用這個工具來協助顧客，在網站上找尋某特定角色的產品。
參考資料：New York Times, Financial times
