Mashable网站指出，Google转向AI优先后，并不代表移动发展会就此停滞。事实上，移动硬件与软件仍是Google发展策略很重要的环节，不过往后都将融入AI，特别是机器学习发展的一部分。
Google已在2016年将开放源码的TensorFlow机器学习平台使用在Google Cloud，如此一来，就有更多人可运用机器学习发展出更**的应用。
要了解Google目前的AI开发成果，就得从语音与视觉系统下手。能够识别物件的新产品Google Lens虽然让人眼睛为之一亮，但其本身并不太具突破性。三星电子(Samsung Electronics)和Pinterest等厂商都有类似的影像识别功能。
然而当这类功能结合了Google的机器学习技术，就能有更大的发展空间。在完成物件识别后，Google的机器学习功能能够进一步帮助用户执行接下来的步骤。例如，Google Lens在扫描过无线路由器设定标签后，便能记下SSID与密码，并自动输入系统将用户连上网络。
随着机器学习技术不断提升，Google相簿(Google Photos)的功能也更为强大。像是脸孔识别、自动分享、自动建立实体相簿，都是AI幕后运作的结果。另外像是Google for Jobs，也是另一项机器学习与Google Search结合的成果。尽管这类机器学习应用不是特别华丽炫目，却能对民众造成*直接、*有意义的影响。
Mashable网站指出，Google的AI策略与微软(Microsoft)十分相似：不花俏而着重功能性。微软的AI多使用在生产力工具，但也开始逐渐影响到其他产品。然而微软与Google*大的不同之处在于它并不依靠广告收入，因此所有微软搜集到的资料都不太可能用于营利上。
Moor Insights分析师指出，Google为了提升AI的运作成果，需要搜集大量的用户个人资讯，而这些资讯都将用于商业用途。
尽管如此，Google的AI还是有机会造福大众。Pichai认为，如果科学家与工程师能取得更好的运算工具，就更有机会解决复杂的社会问题。
Google也特别为AI架设了网站，希望能借此将所有人的心血结晶与工具集合起来。
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