為了進一步提升手機AI(人工智能)的功能性和個性化，Google正在嘗試一項名為Federated Learning的AI訓練方法，通過這個方法，提供給用戶個性化的版本應用。
顧名思義，Federated Learning 就是為了分散AI的工作，將AI算法的訓練過程直接放在每個用戶的設備上進行，而不是聚合到Google的服務器上。也就是說，用戶手機的CPU將被用來訓練Google人工智能算法。
目前Google正在其安卓鍵盤應用Gboard測試這種算法。當Gboard提供給用戶建議信息Google Research時，Gboard會記錄下用戶注意什么忽略什么。而這些信息隨后將會傳回Google ，匯總之后會向用戶發(fā)布對應的應用更新。這對用戶隱私安全來說也是極大的挑戰(zhàn)，因為Google必須存儲用戶的使用數據。
圖中A代表應用程序正在每個用戶手機上更新;B代表Google正收集所有的個性化改變;C代表聚合這些改變后，為用戶創(chuàng)建新版本應用。
Google在Google Research Blog上發(fā)布了一篇博文稱，這種解決方案會更加私密，因為用于提升app的數據一直都沒有離開用戶的設備;并且用戶不必再等谷歌發(fā)布新的用戶程序，就可以使用到個性化后的app產品。Google還表示，整個訓練系統(tǒng)是精簡過的，以確保不會干擾用戶手機的電池壽命和性能。訓練過程只會在手機處于空閑狀態(tài)、充電狀態(tài)和Wi-Fi連接狀態(tài)時進行。
相信借助谷歌強大的技術能力，未來安卓手機上的AI助手肯定會迎來巨大的提升。
