不过，一旦API受训成功，并投入服务，届时它将能够阅读用户此前同意与谷歌分享的数据，并基于这些隐私数据提出建议。
信息共享具有双重性。一方面，这些信息经匿名化处理后可用来训练API。另一方面，一旦机器学习服务投入实际使用，就会基于用户活动提出建议。谷歌地图向我们提供交通信息的背后运行原理就是这样。谷歌地图从数千名正在开车的用户收集到数据，并把这些数据显示在应用上，只不过用户无法认出应用中的哪个像素对应的是自己的车。
未来前景
谷歌除了在旗下诸多产品中应用机器学习算法外，还向许多商家和开发者开放各种API。最有趣的是，机器学习算法在医疗应用上的潜力。例如，如果语音助手能够识别出用户声音中极度紧张或抑郁的状态，那么它可能会自动拨打用户亲人或爱人的电话，或者建议用户联系所处位置的心理咨询师。
下一个阶段是机器智能，这时手机能够在用户甚至还没想到要做什么时就自动提供建议。例如，用户刚找到一份新工作时，手机中的机器智能系统就会建议该买个新衣柜了。如果用户正在策划晚会的主持事宜，手机会基于用户平时的联络信息以及用户与这些联络人之间的互动情况，自动生成邀请宾客的建议清单。
谷歌最无私之处在于，它通过人工智能学习系统Tensor Flow免费开放公司的机器学习资源，任何人都可以通过使用Tensor Flow这个工具来训练机器学习执行特定任务。
谷歌正致力于让人类的生活更为便利，谷歌的大量努力将对人类的日常生活带来深远的影响。快节奏的生活方式已司空见惯，这种情形下，拥有能够跟踪日常事物的数字助理确实相当有用。
每个月随便拍拍都有数百张照片，真的懒得整理。但智能技术能够帮我们分类整理，多么省心省事。最令人兴奋的是，人工智能上的技术突破能够带来的便利远非这些，更美好的产品还在未来等着我们。（灵越）
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