本次 Google I/O 大會在AI方面展示出多樣貌的場景應用，引領AI展現更多價值。
採訪／施鑫澤 文／林裕洋
每年一度的 Google I/O，向來是全球最重要的活動之一，2020年受到COVID-19影響而取消。而在疫情未歇之際，2021年 Google I/O 2021 採取線上方式舉行。這場備受全球關注的盛會，除有眾多專家參與的主題演講之外，也有 Workshops & Ask Me Anything Sessions (AMA)研討會、Learning Lab 學習實驗室、I/O AdventureI 等虛擬議程。
Google I/O 2021第一天的主題演講內容，主要是鎖定在即將發表的 Android 12、Google地圖、Google相簿等新功能，以及針對穿戴裝置設計的 Wear OS 發展。至於企業用戶遠端工作、AI與運算等，同樣有許多產品與解決方案問世。
[ 下載 2020-21 CIO大調查報告，掌握最新企業IT採購趨勢 ]
Google執行長 Sundar Pichai 指出，Google非常重視能否在重要時刻，為需要幫忙的人提供幫助。在2020年COVID-19肆虐期間，Google Classroom 讓全球1.5億名學生和教育者，可持續在線上學習。其他，則可能是一些日常的時刻提供幫助，進而為每個人帶來重大改變。如我們在Google地圖中新增更安全的路線選擇，這是由AI技術驅動的功能，可辨識出使用者可能會緊急煞車的道路、天氣和交通狀況，目標是希望每年減少多達1億個意外事件發生。
Google Workspace 進化 融入智慧面板
受到COVID-19疫情影響，全球不少企業的員工，以透過遠距協同合作工作模式持續超過一年，也讓許多人開始出現數位疲勞的跡象。在疫情期間，為消弭和同事之間的空間距離，數百萬計的員工必須維持更暢通聯繫管道，參加大量的線上會議，還得使用各式各樣的工具和應用程式。
回顧15年前，Google文件和試算表問世時，為全球帶來嶄新的工作方式，讓團隊合作不再受到時間地點的限制，相較於傳統為個人電腦上獨立工作的工具，提供消費者革命性的數位工具。長期以來，Google將打造未來工作型態視為自身的使命，所以多年前早已推出 Google Workspace 應對種種挑戰。在本屆I/O大會上，該公司宣布推出智慧面板(smart canvas)，可望為 Google Workspace 帶來下一代的協作技術革新協助，使用者輕鬆與他人保持聯繫、善用時間、集中注意力，並將構想轉化為實際的影響力。
[CIO都在讀： 企業雲端戰略七大趨勢 ]
Google Workspace 總經理 Erika Trautman 指出，隨著混合式工作模型持續進化，解決既有的協作挑戰成了新的當務之急。身處不同地點的團隊成員一同工作時，如何保持專注並維持聯繫。現今透過智慧面板，我們為 Google Workspace 的各項產品建立了更深入的連結關係，無論使用者身在何處，都能以別開生面的方式協同合作。
舉例來說，我們運用早已融入使用者日常生活的「@提及」功能，開發出全新的強大協作功能。智慧型方塊、範本和檢查清單等新的互動式建構組件(building blocks)，將人員、內容和活動彼此連結，實現無縫的使用體驗。當使用者在文件中以 @ 符號提及某位使用者時，即會顯示額外資訊，例如該使用者的位置、職稱和聯絡資訊（這項功能已開放使用）。
LaMDA機器模型 支援任何主題交談
在搜尋、翻譯領域有出成績的Google，一直專注在自然語言理解方面的研究，在 Google I/O 2021 大會上，該公司也公布最新的研究成果－LaMDA。LaMDA是一種機器學習模型，採用對話式交談進行訓練，並以開放的形式展開，這代表能系統能與任何主題進行交談，例如LaMDA對於冥王星就有很深入的了解，因此，若學生想要學習更多關於太空的知識，可以問有關冥王星的問題，LaMDA將會提供合理的答案，讓學習變得更有趣且更具有互動性。
若學生想要轉換其他主題，如製作一個好的紙飛機，LaMDA也可持續進行交談而不需要任何重新訓練。Google認為LaMDA可從根本上讓資訊及電腦運算更容易取得及使用。多年以來，該公司一直致力研究及開發與語言模型，在開發LaMDA的過程中，Google也致力於確保在公平性、準確性、安全性及隱私上都能達到最高標準。
[ 大師開講─台大資管曹承礎教授：企業數位化 CIO的關鍵領導力 ]
Sundar Pichai 說，LaMDA在自然語言理解方面，雖然僅透過文字來訓練模型，但仍然是往前邁進一大步。Google在發展AI過程中，一直遵循我們的AI準則，我們期待將對話功能帶到Google助理、Google搜尋，及 Google Workspace 中，同時也會持續思考，如何為開發人員和企業客戶提供這項功能。
運用75種語言訓練 MUM搜尋能力強悍
搜尋引擎發展多年，然功能仍然不夠精密，無法像真人專家一樣回答問題，雖然LaMDA在自然語言理解方面有傑出成果，但畢竟是用文字進行訓練。考量到人們溝通方式非常多元，會透過圖像、文字、聲音或影片等方式，為此Google也建構 Multitask Unified Model (MUM)，幫助人們可以自然的詢問橫跨不同面向資訊的問題。
MUM是多重模組，可以解讀文字和圖片中的資訊，未來甚至還能擴展至影片、音訊等其他模組。這個模型同時接受75種語言和多種工作的訓練，所以比起先前的模型，可以更廣泛地了解資訊和世界上的知識，讓MUM解讀使用者以複雜的問題進行查詢的模式。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 與 FB ，與全球CIO同步獲取精華見解 ]
考量到在獲取資訊時，語言有時會成為巨大的阻礙。MUM具有打破語言障礙的潛力，可以將知識傳播給使用各種語言的族群。當使用者以慣用語言輸入搜尋字詞後，MUM能從其他語言的來源得到資訊，然後再將這些資訊傳達給你。假設現在網路上有一些十分有用的富士山資訊，但因為這些資訊是日文，所以如果不用日文搜尋，可能就無法找到這些情報。
由於MUM可傳遞來自各種語言的知識，並使用這些深入分析資訊找出慣用語言中最為相關的搜尋結果。因此，未來當消費者搜尋關於遊覽富士山的資訊時，可能會看到原本要用日文才能獲得的結果，如哪裡可以欣賞到最美的富士山景，以及當地有哪些溫泉和熱門的紀念品商店。
Google搜尋研究員暨副總裁 Pandu Nayak 表示，在接下來幾個月和幾年內，我們會逐漸對各項產品推出採用MUM技術的功能及改善項目。雖然我們對MUM的探索還在初期階段，然而對於未來Google絕對能瞭解人類所有不同的自然溝通方式進而解讀資訊，這絕對是一個別具意義的里程碑。
跨足量子運算 發展AI最大利器
早在20年前，Google在搜尋服務中推出拼字檢查，當時就已開始採用機器學習技術，經過10年後成為全球深度學習革命的領導者。這時在類神經網路領域已頗有進展，而這項技術也引領了現代AI，帶領相關技術的進步和突破，也推出許多消費者愛不釋手的應用程式。只是在從氣候變遷到應對下一次疫情，Google認為未來10年，需要一套全新的運算方式才能因應各種突如其來的挑戰。
可惜傳統電腦無法正確模擬分子，就算處理不太大的分子，也會迅速耗盡我們所有的運算能力，大自然遵循的是量子力學的邏輯，原子之間的鍵和交互作用是隨機，具有更豐富，卻會耗盡傳統電腦邏輯的動能，而量子運算正好可以解決此類問題。
[CIO都在讀： 打造彈性組織 迎接未來挑戰 ]
「為實現量子電腦的願景，我們開設一個新的先進的量子AI園區，包括我們第一個量子資料中心和量子處理器晶片製造設備。」Sundar Pichai 解釋：「我們品僅能在安全的前提下提供協助，因此在計算機科學與AI領域的領先地位下，促使我們持續創造更好的產品。我們藉由阻擋惡意軟體、網路釣魚、垃圾郵件，以及潛在的網路攻擊，來確保更多使用者的使用安全。」
在 Google I/O 2021 大會上，Google正式對外公開位於加州聖塔芭芭拉的全新量子AI園區，這個園區除有Google首座量子資料中心和研究實驗室外，還包括Google自有的晶片製造廠。全新量子AI園區啟用，是Google實現量子里程碑是一項巨大的成就，在該公司規劃中下一個里程碑將是打造糾錯機制的量子電腦，這將有助於提高電池效率，創造更多永續能源並改善藥物研發。
Google量子AI團隊主任工程師 Erik Lucero 指出，這部量子電腦能更快協助全球解決一些最迫切的問題，例如能源的永續、減少排放量以維繫全球持續成長的人口生存，並帶領我們揭開新的科學發現，例如更實用的AI。
第四代TPU效能飆升2倍
誠如前述，Goolge投入機器學習、AI領域至少20年，也將自家開發的TensorFlow平台開源化，讓更人能用此AI工具訓練AI模型。既然Google有制定硬體規格能力，又具備軟體開發的技術，自然不可能運用市面上通用設備發展AI應用。如該公司在建置Google資料中心時，即是依照自身需求設硬體架構，在委託台灣的伺服器業者製造。所以該公司早已制訂定制的機器學習處理器－TPU (Tensor Processing Unit)，全力提升AI演算法的效能。Google I/O 2021 大會上，Google宣布下一代 TPU-TPUv4，其速度是上一代產品的兩倍以上，TPU v4 pod 效能超過一個exaflop以上運算能力，相當於一千萬台筆記型電腦的運算能力。
Sundar Pichai 解釋，這是我們部署過最快的系統，並創下前所未有的里程碑，在以前要達到exaflop運算能力就必須打造一台客製化的超級電腦。很快地我們將在資料中心中擁有數十個 TPUv4 Pod，其中許多將採用90%或接近90%的無碳能源運行。
在Google規劃中，2021年將於 Google Cloud 中，提供客戶 TPUv4 Pod 選擇，可望加速對於特殊AI專案的處理速度。
（本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan）
