联合学习不需要把用户数据储存到云端，但我们不会在这止步。我们已经开发出一套运用加密算法的安全整合协议，只有服务器收到成千上百用户的信息之后才会进行解码，个人的信息是不会被涉及的。

　　这是全世界第一 套兼顾神经网络实用性和现实世界连接限制的算法协议。我们设计了联合平均算法所以中央服务器只需要做平均的更新，这也使得模型的安全整合得以应用，并且协议通用性很强而且可以应用到很多别的问题的解决上。我们正在努力部署这种协议并且期望在不远的将来开始投入使用 。

　　我们现在的工作其实也只是接触到了可能性的表层。联合学习并不能解决所有的机器学习问题( 如识别狗的品种)，并且对于别的模型来说所需要的训练数据已经被储存在云端 ( 比如训练垃圾邮件分类所用到的邮件数据)。

　　所以谷歌将持续在基于云平台的机器学习领域中进行投入 ，但同时我们也会继续联合学习的研究以期用它来解决更多的问题。除了Gboard的领域外，我们同样希望基于你的实际键盘输入和对照片的分享删除来改进模型从而增强你的键盘输入法和照片排列顺序。

　　联合学习需要机器学习研究员采用新的工具和思维模式:模型开发，训练以及无法基于新数据的算法评估(因为获取新数据有通讯限制)。我们相信基于用户能从联合学习中受益的现实，我们目前的努力是值得的，并且我们正在和机器学习研究者们进行广泛的沟通和交流。

MIT Technology Review 中国唯一版权合作方，任何机构及个人未经许可，atv，不得擅自转载及翻译。

分享至朋友圈才是义举

一个魔性的科幻号，据说他们都关注了