为了进一步提升手机AI(人工智能)的功能性和个性化，Google正在尝试一项名为Federated Learning的AI训练方法，通过这个方法，提供给用户个性化的版本应用。顾名思义，Federated Learning就是为了分散AI的工作，将AI算法的训练过程直接放在每个用户的设备上进行，而不是聚合到Google的服务器上
为了进一步提升手机AI(人工智能)的功能性和个性化，Google正在尝试一项名为Federated Learning的AI训练方法，通过这个方法，提供给用户个性化的版本应用。
顾名思义，Federated Learning就是为了分散AI的工作，将AI算法的训练过程直接放在每个用户的设备上进行，而不是聚合到Google的服务器上。也就是说，用户手机的CPU将被用来训练Google人工智能算法。目前Google正在其安卓键盘应用Gboard测试这种算法。当Gboard提供给用户建议信息Google Research时，Gboard会记录下用户注意什么忽略什么。而这些信息随后将会传回Google，汇总之后会向用户发布对应的应用更新。这对用户隐私安全来说也是极大的挑战，因为Google必须存储用户的使用数据。
图中A代表应用程序正在每个用户手机上更新；B代表Google正收集所有的个性化改变；C代表聚合这些改变后，为用户创建新版本应用。
Google在Google Research Blog上发布了一篇博文称，这种解决方案会更加私密，因为用于提升app的数据一直都没有离开用户的设备;并且用户不必再等谷歌发布新的用户程序，就可以使用到个性化后的app产品。Google还表示，整个训练系统是精简过的，以确保不会干扰用户手机的电池寿命和性能。训练过程只会在手机处于空闲状态、充电状态和Wi-Fi连接状态时进行。
相信借助谷歌强大的技术能力，未来安卓手机上的AI助手肯定会迎来巨大的提升。
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