▲ Google今年3月啟動Google智慧台灣計畫，本月4日宣布AI創新研究營開跑。（圖／達志影像／美聯社）
國際中心／綜合報導
現任Google AI（人工智慧）首席研究員的紀懷新（Ed H. Chi）來自淡水，在台灣土生土長，過去2年內透過推薦系統優化，改善Google的66項產品與服務，包括Google+、Google Play商店、YouTube、廣告以及搜尋等。他所帶領的機器學習研究團隊最大任務，就是運用研究成果，達到優秀的推薦體驗。
Google Play上有超過100萬個應用程式，去年更達到820億的應用程式下載量。面對如此龐大數量與下載量，Google需要機器學習來解決推薦系統的問題。不同於傳統的推薦方式將使用者與項目配對，希望使用者表達對這些項目的喜好，再推測使用者偏好；新的推薦方式是將使用者、情境與項目配對。
紀懷新表示，新的推薦方式數據量龐大，又得即時推薦內容，因此得透過機器學習來解決問題。他說，透過機器學習模型，Google Play上應用程式的安裝率提升了3.3%。
這位擁有39個專利與超過110篇研究文章的首席研究員，平時熱愛攝影和滑雪，更是跆拳道黑帶。紀懷新花了6年半的時間，就取得明尼蘇達大學（University of Minnesota）的學士、碩士與博士文憑。此外，紀懷新也是ACM傑出科學家（ACM Distinguished Scientist），《經濟學人》、《時代》、《美聯社》等媒體都曾訪問或引用過他的研究成果。
Google今年3月啟動Google智慧台灣計畫，本月4日宣布AI創新研究營開跑，駐Google美國山景城總部（Mountain View）的紀懷新擔任機器學習技術論壇的主講人。他表示，Google為了改善推薦品質，會著重的3個原則分別為，推薦應是個人化和多元化的；透過機器學習的協助，持續優化所有產品的介面；Google的模型要能為所有人提供合適的推薦。
▼ 紀懷新表示，新的推薦方式數據量龐大，又得即時推薦內容，因此得透過機器學習來解決問題。（圖／翻攝自Google）
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