近年來，Google 投入許多資源在機器學習（Machine Learning）與深度學習（Deep Learning）的延伸應用技術上，Google 在東京舉辦最新的 APAC Regional Event 上，特別說明了最新發展。
什麼是機器學習？
機器學習和人工智慧 （Artificial Intelligence）的差別在於：人工智慧是希望「機智能化」、而機器學習是希望「機器具有學習能力」。事實上要讓電腦聰明，遠比讓電腦「學著變聰明的能力」難上許多，因此 google 認為後者是較可行的目標與方向。
但該怎麼「讓機器學習」？就是「讓電腦透過各種樣本與案例學習」！
理想的機器學習模式: 經過輸入 –> 進入加入各種參數的模型 –> 預測結果的多次過程，將預測結果與真實結果比對，就會產生學習的機制。參數越多、比較越多次，學習的效果會越好。而且學習的過程是漸進式的。
什麼是深度學習 （Deep Learning）?
Google 負責人工智能、計算神經科學及可量化機器學習研究員 Greg Corrado 特別說明：深度學習是建立在機器學習基礎上、層疊許多模型而形成的更加複雜的學習方式，這個過程已經很接近人腦思考的方式。比如: 看到貓的影像後，經過好幾個層次的運算，就可以得出結論「這是一隻貓」。但機器學習過程中，該如何讓系統知道內容可能有錯誤？Greg Corrado 表示在邏輯分析為運算基礎情況下，確實系統會以較多人選擇結果為主，所以就算內容本身有誤，系統仍會將其視為「正確答案」，這時就必須經過後續更多資料比對提出反證，或是透過手動方式修正。而目前 Google 以下的產品，都已經應用到深度學習技術：
Gmail 已經可以自動判斷約 99% 的垃圾郵件
Google 語音辨識功能的錯誤量已經減少逾 20%
Google 相簿已經可以讓使用者透過標籤搜尋找到相關的照片
即刻看到結果的 Google 翻譯，甚至結合拍照功能
Gmail 的 Smart Reply 功能，自動偵測對方寄來的郵件內容, 進而提出簡單的回覆建立
Tensor Flow 開放源碼（延伸閱讀：搶 AI 學習系統主導權，谷歌大神推 TensorFlow 全面開源）
Google 相簿搜尋和分析負責人 Chris Perry 也進一步說明，目前 Google 相簿運用電腦視覺，能提供精準的人臉及地點辨識與分類功能，方便使用者快速整理相片 ; 並透過搜尋功能，輕易找到需要的照片。
https://www.youtube.com/watch?v=lZjjfhBz7ZU
Google 更宣誓，機器學習將成為下個發展重心，目前包括 Google 搜尋、YouTube、Google 翻譯、Google Play 都已經運用機器學習技術，而電腦視覺（Computer Vision）的診斷辨識更即將超越人類視覺，而 Google 一連串的動作顯示，谷歌想要搶下 Machine Learning 主導權的企圖心可見一斑。
