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Google マップ、生成 AI 機能をすべてのユーザーに拡張予定 

TL;DR

  • Google マップの AI 機能は間もなく誰でも利用できるようになり、地域の発見が強化されます。
  • ユーザーは、Google Maps Lab で実験的な AI 機能を選択できます。 
  • Google はプライバシーとユーザーのフィードバックによる反復的な改善を重視しています。

最近、アメリカのテクノロジー大手 Google が Google マップ検索エンジン内の生成 AI 機能を大幅に拡張し、誰もが検索できるようにすると発表されました。 まず、このサービスは米国内の少数のグループに属する一部のローカルガイドのみを対象としてマークされていました。 私たちの最新の発表では、より多くの人が新しい地元の探検を試すことができるように、定期的に利用できるようになることを示しています。

限定的なテストから一般公開まで

Google は、ユーザーが地元のビジネス、観光trac、アクティビティをより便利に発見できるようにする、地図アプリケーションの生成 AI 機能を発表しました。 プロジェクトのこの部分は、初回トライアルの主な目的のために、少数のユーザーのみにバイパスされました。 Google がこのサービスを Google Maps Labs セクションに統合することで、より幅広いユーザーにリリースする予定であることを示す最近の調査結果が示すように、機械学習、ディープ ニューラル ネットワーク、マッピング システムなどの異種テクノロジーの統合が差し迫っています。 この一連のアプリは、新機能を目指して最新の機能をテストするシステム モードを提供します。  

生成 AI がユーザー エクスペリエンスを向上させる仕組み

Google マップは、生成 AI などの人工知能テクノロジーを採用して、プラットフォームと地図サービスとのユーザーのインタラクションを進化させています。 このアプリは、AI を使用してビジネスのレビュー、評価、近くの環境イベントからの大量のデータを処理し、パーソナライズされた推奨事項を作成する点で際立っています。 一例として、ヴィンテージ ショップを探しているサンフランシスコ人は、衣料品店とフリー マーケット、レコード ショップのコレクションを詳細とビジュアル画像とともに提案するかもしれません。 これにより、退屈な作業がなくなり、検索が高速になるだけでなく、よりインテリジェントになります。

プライバシーとユーザーからのフィードバック

Google AI 機能の実験的な特徴は、将来の AI は常にユーザー エクスペリエンスの向上を目指しているという認識を通じて明確に表現されています。 ただし、常に完璧な結果が得られるとは限りません。 ユーザーのフィードバックは、AI の精度と機能を調整することによる AI 改良の高度なプロセスの重要な瞬間に表示されます。 一方、Google は、ユーザーのクエリ履歴や位置情報などの一部のdent個人データは、サービス自体の改善を目的として、同社の担当者によって調査される可能性があることを顧客に通知しています。 ただし、これらのデータと個々の Google アカウントを連携する必要はありません。 ユーザーは、ラボの設定タブから描画に参加する実験を選択することで、その権限を保持します。

Google は、これらの生成 AI ツールを一般の人々が利用できるように準備を進めています。 Google マップ ユーザーは、この一歩を非常に重要視しています。 これは、より優れたデジタル ナビゲーション ツールに向けた重要なマイルストーンを意味します。 これは、既知のものを未知のものにする効率を高めるだけでなく、個人のデジタル インタラクションと個人の好みや行動の融合を生み出します。 一般向けの正式リリースがいつ予定されるかはまだ不明ですが、今回の展開は、実際、Google が一般のユーザーが AI テクノロジーを扱うだけの現代産業に AI テクノロジーを統合することをサポートしていることを示しています。 Google マップの次のバージョンでは、私たちの物理環境での生活様式が完全に変わり、地域のツアーや行動が整理される可能性があります。

この記事は当初Neowin 

免責事項: 提供される情報は取引に関するアドバイスではありません。 Cryptopolitan.com は、このページで提供される情報に基づいて行われた投資に対して一切の責任を負いません。 投資決定を下す前に、denttronます

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グローリーカブル

グローリーは、AI ツールと研究に精通した非常に知識豊富なジャーナリストです。 彼女は AI に情熱を持っており、このテーマに関する記事をいくつか執筆しています。 彼女は人工知能、機械学習、深層学習の最新の開発状況を常に把握しており、それらについて定期的に執筆しています。

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