今年可說是 Google 機器學習之年啊！除了先前舉辦的各用機器學習會外，稍早時間也於日本東京舉辦 MadeWithAi 亞太區活動，展示至今 Google 在機器學習上的相關成果。
關於機器學習很多人可能認為是新技術，事實上從 1980 年就已經開始，只是過去因為運算能力不夠，能做的事不多，所以名聲沒那麼大，隨著近年運算能力不斷提升後，現在機器學習的事能做的事也越來越多，為使用者創造更便利的生活型態。
Google 表示，現在的智慧型手機對很多用戶來說，不論是外型、硬體等，看起來好像都一樣，甚至感覺跟現在拿的舊機沒什麼差別，因此機器學習技術就會變成很重要的關鍵，如何帶來更方便的使用、理解用戶、提供準確結果等等。
而 Google 現今幾乎所有服務都有運用機器學習技術，但究竟是哪些部分？下面是一些例子：
Google Photos
用戶不需做任何事情，就會自動分辨出寵物照片；可直接輸入狗或擁抱關鍵字來尋找相關相簿內容；獲得自動分享相簿的推薦人選建議。
Google 翻譯
獲得同步翻譯，輕鬆與不同國籍的人展開雙語對話；Word lens 功能僅須將鏡頭對著欲翻譯的路標文字或菜單，即可獲得翻譯結果。
Gmail
阻擋 99% 的垃圾郵件；出現釣魚詐欺時，會獲得主動通知；認識信件內容，透過簡單 Smart Reply 建議內容，用戶只需點幾下就能回覆。
Allo
獲得符合上下文的 emoji 建議；從個人照來製作出專屬個人化貼圖。
Youtube
準確預測並推薦用戶感興趣的影片；超過 10 億支影片支援 10 種語言的自動上字幕功能；擷取更適合的影片縮圖，更詳細內容可參考這篇
Google Play Music
隨時獲得客製化的音樂推薦。
Pixel 2
單鏡頭也能實現自然背景模糊的人像模式（更詳細介紹可參考這篇）；燈光昏暗環境下也有極佳高質感的夜景照片；高品質人臉美肌模式；HDR+ 提供更完美照片。
Google Assistant
協助用戶一整天大小事；開啟家中的智慧型居家照片；簡單說出 Ok Google，即可啟用各項功能；命令 Google Home 切換想聽的音樂清單；讓 Pixel Buds 獲得即時耳邊翻譯效果。
Google Maps
準確地辨識街道上的路名、門牌，提升精確率；幫用戶快速掌握附近停車位好不好找的難易度。
Google Lens
用戶只要拍照片，就能立即獲得相關資訊，例如：作者是誰等等。
Google 鍵盤
手寫輸入功能可直接在裝置上手寫輸入文字；Gboard 支援更好的滑動輸入；音譯鍵盤提供快速輸入印度文、中文與其他非拉丁語文字。
其他
Quick Access 快速在 Google Drive 上找到所需文件、幫助 Google Sheets 即時將數據視覺化、Google Docs 支援語音輸入、Android Wear 2.0 裝置可支援智慧訊息傳送、Google Play 推薦優質的應用程式、Chrome 支援以圖搜尋、Jump 智慧影像接合技術，讓用戶觀看 3D/360 虛擬實境影音內容、Google Trip 透過智慧演算法，幫助安排下一次旅遊行程、Google Clips 幫助自動捕捉轉瞬即逝的時光、Google Motion Stills 強化 Live Photos 穩定度等等。
硬體當然也不例外，像是智慧喇叭家族的 Google Home，不僅支援最多 6 個人的語音配對，它還會自動辨識使用者的聲音，透過搭載的兩個麥克風，啟用語音辨識功能時會定位以及排除其他雜音，因此不論在環境多吵雜的環境，都能正常運作：
音質最好的 Google Home Max 也是一樣，Google Home 有的特色它都有，不過這類音響產品常常都會受到環境影響，導致音質聽起來不太一樣，這也是為什麼每次進音響店時，音響聽起來音質都特別好。而 Google 為了避免這狀況發生，開發時他們把 Google Home Max 放入上千個房間，並透過機器學習技術進行調教，來確保隨時都有高音質表現：
此外，人工智慧現在在各國也開始協助解決不少艱難的挑戰，澳洲海洋生活學家就透過 TensorFlow，協助加速太平洋瀕危海牛的保育工作。賓州研究員則利用它打造能夠辨識出木薯植物病徵的手機。協助 Google 資料中心機房冷卻用電減少 40% 等等。
