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當大型科技公司使用機器學習改進軟體時，這個過程通常是一個非常集中的過程。 Google 和 Apple 等公司會收集有關如何使用應用程序的信息，然後使用此聚合數據訓練新演算法。用戶的最終結果可能是手機相機上更清晰的照片，更好地在電子郵件應用程序中使用搜索功能。這種方法是有效的，但更新應用程序和收集反饋的來回是耗時的，而且收集數據會對用戶隱私造成威脅們，所以，為了嘗試解決這些問題，Google 正在嘗試一種稱為聯合學習的人工智慧培訓新方法。顧名思義，聯合學習方法就是分散人工智慧的工作。教學過程直接在每個用戶的設備上進行，而不是在 Google 上的一個地方收集用戶數據並使用培訓演算法。基本上，Google 希望使用用戶手機上的 CPU 進行運算，以幫助培訓 Google 的 AI。Google 正在使用其 Android 設備上的鍵盤應用程序 Gboard 測試聯合學習。當 Gboard 根據用戶 Google 搜索顯示建議的搜索結果時，應用程序將記住他們注意到哪些建議以及他們忽略的內容。然後，該信息用於在用戶手機上直接用於個性化應用程序演算法。為了進行此次培訓，Google 已將其機器學習軟體 TensorFlow 的瘦身版本納入 Gboard 應用程序本身，這些學習結果將發送回 Google，它會匯總並向其所有用戶發布對該應用的更新。