人工智能（AI）技术在过去几年间出现了长足进步，改变了全世界的工业并创造了全新的产业，其中的图像辨识和机器翻译已经被广泛运用，然而因为技术入门的困难度，许多产业仍未享受到 AI 所带来的好处，为此 Google 近日在部落格中带来了更多加强功能的工具，盼借此让所有开发人员都可以运用 AI 促进产业发展。
在这次的更新中，Google 为 Cloud AutoML 和 Dialogflow 企业版进行功能加强，同时也推出全新的解决方案 Contact Center AI 来替需求者解决问题。
对于消费者来说，可能会感觉到 AI 应用存在着巨大落差，这是因为 AI 技术牵涉到许多层面，一方面经验丰富的开发者运用 TensorFlow、Cloud ML Engine 等工具量身打造解决方案，另一方面没有经验的从业者则运用预先培训的机器学习模型（如 Cloud Vision API），得到对 AI 最基础程度的投资与技术理解。
然而许多企业对 AI 的认知却是介于两者之间，对这些人来说，他们的需求超出了预先培训模型的能力范围，但同时自身又不具有能力或资源从头打造解决方案，而 Google 推出的 Cloud AutoML 便是为此而建。透过 Cloud AutoML 工具，需求者将可以在更高自由度的范围内，扩展 ML 模型来满足特殊需求。
Cloud AutoML
在今年早些时候推出的第一版 AutoML 中，Google 推出了 AutoML Vision 来协助进行图像识别，而在第二版中除了完善这项功能，Google 也再推出了两项新的 AutoML 内容：AutoML Natural Language（自然语言理解）和 AutoML Translation（翻译）。
（Source：Google Blog）
AutoML Natural Language 可以帮助客户自动预测自定义的文本类别，以全球最大出版商 Hearst Newspapers 的使用情况来说，由于出版品有着近 300 种国际版本，团队一直在寻找更好的内容管理方式，而 AutoML Natural Language 正能满足它们自定义通用分类内容的需求，同时精准度高于其他解决方案。
AutoML Translation 则是让使用者可以上传自定义翻译结果，藉以训练出符合需求的语言翻译模型，像是在多国媒体平台都有刊载新闻的日经新闻社（Nikkei）来说，让内容自翻译后可以在全球范围内进行共享是绝对必要的，而 AutoML Translation 的翻译精准度确实让他们印象深刻。
至于升级后的 AutoML Vision 则能带来最先进的搜寻体验，以试用中的房产公司 Keller Williams 为例，透过训练模型辨识家具和建筑的常见元素，消费者可以自动搜寻任何想要的景象：像是“花岗岩台面”或“简约”、“摩登”风格等。
除了提供给中阶使用者的 Cloud AutoML，为了支援所有开发者，Google 在这次更新中也推出第三代 Cloud TPUs alpha 版本，为经验丰富的开发者提供了更多的机器学习运算支持，同时也为简易使用的云端机器学习 API 进行了许多更新。
Dialogflow 和 Contact Center AI
Dialogflow 是 Google 为协助企业建构 Chatbot 会话代理的综合开发工具，在这次的更新中，Google 让 Dialogflow 不仅能够使用 Speech-to-Text（语音到文字），也可以使用 Text-to-Speech（文字到语音）的方式来为客户服务，这也让 Google 衍伸推出了 Contact Center AI 解决方案的想法。
但 Contact Center AI 具体而言事情会是如何运作的？简单来说，当客户拨打电话时，虚拟代理便会立即接待客户，协助完成需求并回答相关问题，如果客户的需求超过能力范围，虚拟代理便会转为交给相关人类专员进行处理，而虚拟代理此时则会转为协助负责人员理解相关情况，确保负责人能接近实时的替客户提供最佳解答。
Contact Center AI 只是 Google 开发的众多解决方案其中之一，未来几周内 Google 将分享更多有关 Contact Center AI 和其他 AI 解决方案的更多资讯。
AI 首席科学家李飞飞在文章中表示，Google 相信人工智能应该是“赋权”，为了让 AI 不再只是科技界的利基， 而是在零售、农业、教育或是在医疗保健等各个领域都能有所应用，Google 会持续努力提供改变现况的工具，继续为所有人带来 AI。
- Empowering businesses and developers to do more with AI
（首图来源：Google Blog）
延伸阅读：
- 什么是 AutoML？又有什么样的特点？
