为了保护隐私，谷歌正乞助于“结合进修”技巧，以赞助其人工智能（AI）算法变得更个性化，更合实用户应用。正如谷歌在博客文┞仿中宣布的那样，结合进修“使让手机可以或许协同窗习一个共享的猜测模型，同时将所有的练习数据保存在设备上，将机械进修的才能与将数据存储在云端的须要分别开来。”

它正在谷歌的键盘应用Gboard长进行测试，这款应用法度榜样正好让Assistant大年夜显身手。Gboard包含简化版的机械进修对象Tensor Flow。在懂得了你与Assistant的推荐和Gboard的“猜测”之间的互动后，该应用法度榜样将所稀有据发送到云端，当然只有当设备余暇，并插在免费无线连接上时。

一旦云端有了你的数据，它就会分析，并把Gboard的Tensor Flow进级，这些都是在幕落后行的。这是一种让你的设备懂得小我偏好的办法，目标是让Gboard拥有真正的个性。还有一种新的“Secure Aggregation”协定，可以将你的数据传输到云端，周详码学技巧推向新的程度。即使有100或1000个用户介入，办事器也只会攫取你的安然数据。

除了奇妙的定名筹划之外，谷歌在机械进修和人工智能上也采取了某种情势的隐私保护，这一点照样很不错的。TensorFlow给人留下深刻印象，我们对其“迷你版”是否会进入谷歌其他应用法度榜样中拭目以待。此外，TensorFlow也可能会成为第三方开辟者的自力API，甚至可能会涌如今下个月的谷歌的I/O开辟者大年夜会上。（英文来源/insights.dice，编译/机械小易，校订/小小）

如不雅这听起来竽暌剐点儿耳熟，那是因为它不是新事物。结合进修根本上是一个关于差别化隐私（Differential Privacy）的时髦术语，苹不雅大年夜客岁开端就在应用它。差别化隐私是一种暗码学标准，匿名用户数据可以精确地检查一组用户生成的数据。它不是解析每个数据集，而是将它们进行批处理。

这是一种聪慧的办法，可以赞助谷歌将本身的机械进修体系大年夜冗余的义务中摆脱出来，又可认为赞助不合用户进行进级。谷歌指出，结合进修不克不及应对所有人工智能（AI）的应用情况，但它可以赞助你在几个方面让球滚向精确偏向。除了供给Assistant建议和更好的文本猜测，谷歌还欲望结合进修可以或许改良照片评级方法，此前其重要基于人们查看、分享或删除照片的类型进行评级。

在iOS 10宣布的时刻，苹不雅公司宣布将在QuickType(文本猜测对象)和神情符号中应用差别化隐私功能，并表示:“这项技巧将有助于改良QuickType、神情符号、Spotlight深度链接以及Notes的Lookup Hints。”结合进修甚至会在设备插入并连接到WiFi时承担更沉重的工作，这恰是苹不雅为Photos何其他机械进修尽力选择处理传输数据的方法。

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本文标题：谷歌新的AI工具听起来耳熟 很像苹果批处理工具

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