Gboard AI现在甚至可以阅读医生的笔迹

根据Google 最近报告的解释，负责Google Gboard应用程序中机器学习的开发人员创建了一种新的机器学习模型，该模型甚至可以识别一些最差的笔迹。

自从首次启动以来，由AI驱动的键盘模式已经有了实质性的改进，但是最新的变化可能是迄今为止最大的变化。随着AI的发展，对手写功能背后的机器学习进行了新​​的修订，从而产生了新的模型体系结构和训练方法，可以比上一次迭代提高20%到40%。

该公司在一篇新论文中对最新方法进行了详细介绍，乍一看似乎异常复杂，但实际上可能更加直观。它基于对接触点，贝塞尔曲线和递归神经网络(RNN)(特别是准递归神经网络(QRNN))的识别的介绍。

这意味着该系统不再完全依赖于“手工设计的试探法”，该试探法将笔划简单地分离为单独的字符。相反，它从记录代表给定笔划起点的触摸点开始。这些标记有时间戳，以帮助分离它们打算作为哪个字符的一部分，但系统还会将这些点计算并分解为计算机可读的贝塞尔曲线-本质上是经过切去的部分，从而可以更准确地读取坐标曲线中风。

QRNN的作用是在卷积层和循环层之间交替，在将手写文本解码为字母之前读取曲线和接触点。

综上所述，AI读取每个字符时所写的字符，其方式与人们观看所写字母的方式(即笔迹的流程)更相似。这样可以根据系统容易识别的更自然的参数集进行更好的猜测，将每个单独的曲线与数据集进行比较，以产生结果的概率，默认输出和建议。