Amazon ประกาศปล่อย Alexa Mobile Accessory Kit (AMA) หรือชุด SDK ของ Alexa เข้าสู่สถานะ GA หลังเปิดตัวมาช่วงต้นปีที่ผ่านมาและรองรับเฉพาะหูฟังบลูทูธบางยี่ห้อเท่านั้น

ชุดเครื่องมือ AMA จะช่วยให้บริษัทที่พัฒนาอุปกรณ์ไร้สาย ไม่ว่าจะหูฟัง, นาฬิกาอัจฉริยะ, ลำโพงไร้สายให้สามารถเชื่อมต่อกับ Alexa ได้ง่ายขึ้น รวมถึงไม่ต้องเสียเวลาพัฒนาสกิลให้ Alexa เองด้วย ช่วยลดระยะเวลาในการออกผลิตภัณฑ์ที่รองรับ Alexa มากขึ้น

Qualcomm เองก็ออกหูฟังไร้สายที่เป็น Reference Design สำหรับนักพัฒนานำไปทดสอบ AMA ด้วย

มีรายงานว่าแอปเปิลได้เข้าซื้อกิจการ Silk Labs สตาร์ทอัพสาย AI ที่โฟกัสการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ในด้านต่าง ๆ โดยมีเป้าหมายให้ไฟล์มีขนาดเล็กที่สุดเท่าที่จำเป็น โดยซื้อกิจการไปตั้งแต่เมื่อต้นปีที่ผ่านมาพร้อมพนักงานจำนวนสิบกว่าคน

ข้อมูลตามเว็บไซต์ของ Silk Labs ระบุว่าบริษัทมีการพัฒนาเทคโนโลยี AI หลายอย่าง ที่สามารถนำมาใช้กับระบบความปลอดภัยในบ้าน, ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับร้านค้า, ระบบควบคุมลานจอดรถ ฯลฯ โดยเน้นไปที่การตรวจจับใบหน้าคน การระบุบุคคล การระบุจากข้อมูลเสียง และการระบุข้อมูลวัตถุ

Silk ระบุว่าแนวทางบริษัทของการพัฒนา AI คือการเน้นรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งานด้วย ซึ่งน่าจะตรงกับแนวทางของแอปเปิลดี ทั้งนี้ไม่มีข้อมูลว่ามูลค่ากิจการที่แอปเปิลซื้อไปเป็นเท่าใด

เมื่อปลายเดือนตุลาคมที่เพิ่งผ่านมาไมโครซอฟท์ได้โพสต์วิดีโอตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Azure Stack บริการคลาวด์เวอร์ชันติดตั้งใช้งานภายในองค์กร ในรูปแบบที่น่าสนใจเป็นอย่างมาก ด้วยการนำเซิร์ฟเวอร์ Azure Stack มาติดตั้งไว้ในท้ายรถ SUV เพื่อนำเทคโนโลยีและบริการประมวลผลของ Azure สู่พื้นที่ห่างไกลและทุรกันดาร ช่วยทลายข้อจำกัดของการใช้คลาวด์แบบเดิมที่ต้องอาศัยการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตจึงจะสามารถประมวลผลข้อมูลได้

ปีนี้ไมโครซอฟท์เพิ่งโชว์ฟีเจอร์ IntelliCode ของ Visual Studio ที่ใช้ AI เรียนรู้โค้ดจากโครงการบน GitHub แล้วมาช่วยแนะนำการเขียนโค้ดให้เรา สถานะของมันยังเป็นโครงการทดลอง ต้องติดตั้งส่วนขยายเพิ่มเติม และรองรับเฉพาะภาษา C# (Visual Studio) และ Python (VS Code) เท่านั้น

อินเทลเปิดตัว Neural Compute Stick 2 จากบริษัท Movidius บอร์ดรันปัญญาประดิษฐ์รุ่นใหม่ โดยภายในมี Movidius Myriad X VPU แบบ 16 คอร์ เร็วขึ้นกว่า Movidius Neural Compute Stick รุ่นแรกที่เปิดตัวเมื่อปีที่แล้วถึง 8 เท่า

คุณสมบัติหลักๆ Neural Compute Stick 2 มี VPU ใช้รันโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (interference) เป็นหลัก โดยเหมาะกับงานที่ต้องการการรันระบบปัญญาประดิษฐ์ตามเวลาจริง โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับคลาวด์ใดๆ ด้านซอฟต์แวร์ของ Movidius รองรับโมเดลของ TensorFlow และ Caffe

Neural Compute Stick 2 เปิดตัวไปในงาน AI DevCon ที่กรุงปักกิ่ง ประเทศจีน ราคา 99 ดอลลาร์ แพงขึ้นจากรุ่นแรกที่มีราคา 79 ดอลลาร์ แต่ยังไม่ระบุวันวางขาย

Andrew Ng นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ หนึ่งในผู้ก่อตั้งทีม Google Brain และเป็นผู้ก่อตั้ง Coursera ด้วย เปิดคอร์สสอนเรื่อง AI for Everyone ใน Coursera

ตัวคอร์สเปิดรับสำหรับทุกคนที่สนใจ แต่เป้าหมายหลักคือกลุ่มนักธุรกิจที่อยากทำความเข้าใจ AI มากขึ้น รวมทั้งผลของ AI ต่อวงการธุรกิจ มากกว่าจะเจาะกลุ่มคนที่เข้าใจเทคนิคมาก่อนแล้ว

นอกจากจะอธิบายโครงสร้างและการพัฒนา AI แล้ว ยังมีพูดถึงกรณีที่ไม่ประสบความสำเร็จของ AI ด้วย ซึ่ง Andrew Ng บอกว่าไม่ค่อยมีโอกาสพูดเรื่องนี้เท่าไรนัก คนจะได้เห็นภาพว่าจริงๆ แล้ว AI ทำอะไรได้ และไม่ได้บ้าง

Google Cloud ร่วมมือกับสำนักข่าวเก่าแก่ The New York Times เสนอเทคโนโลยีช่วยจัดการรูปภาพข่าวเก่าๆ ของสำนักข่าวที่มีหลายล้านรูปภาพ ทั้งที่เป็นไฟล์ภาพแล้วและยังไม่เป็นไฟล์ ช่วยให้การค้นหาภาพข่าวเก่าและนำมาใช้นั้นทำได้ง่ายขึ้น

ปัจจุบัน ภาพที่ไม่ได้เป็นไฟล์ของสำนักข่าวจะถูกเก็บไว้ในล็อกเกอร์ มีการ์ดบอกไว้ว่าเป็นภาพข่าวช่วงไหน แต่ก็ไม่สามารถทำให้เห็นภาพทั้งหมด ไม่ได้บอกรายละเอียดว่าแต่ละภาพเป็นภาพเกตุการณ์อะไร Google ช่วยแก้ไขด้วยการจัดทำไฟล์เอกสารรูปภาพเหล่านี้ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลความละเอียดสูงบน Cloud Storage และมี API หรือช่องทางเข้าถึงรูปภาพให้ค้นภาพนำมาใช้ได้

เมื่อวันที่ 30 ตุลาคมที่ผ่านมาคณะกรรมการพรรคคอมมิวนิสต์จีน (โปลิตบูโร) จัดประชุมศึกษา (group study) หัวข้อปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะ เพื่อวางแผนการแข่งขันของจีนในยุคต่อไป

การประชุมผู้นำพรรค 25 คนมุ่งหาแนวทางว่าพรรคต้องสนับสนุนเทคโนโลยีอะไรเพื่อให้จีนเป็นผู้นำปัญญาประดิษฐ์

สี จิ้นผิง ประธานาธิปดีจีนกล่าวในที่ประชุมว่า AI จะเป็นส่วนสำคัญสำหรับการปฎิวัติทางเทคโนโลยีรอบต่อไป และการสนับสนุนการพัฒนา AI จะเป็นยุทธศาสตร์สำคัญเพื่อให้จีนคว้าโอกาสนี้ไว้ได้

จีนมีท่าทีสนับสนุนปัญญาประดิษฐเต็มตัวในช่วงหลัง โดยเมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมาเพิ่งจัดงาน World AI Conference (WAIC) โดยเชิญบริษัททั่วโลกมาแสดงวิสัยทัศน์ด้านปัญญาประดิษฐ์

หลังประกาศมาตั้งแต่SDC 2017 ปีที่แล้ว วันนี้ในงาน SDC 2018 ซัมซุงประกาศเปิดให้นักพัฒนาภายนอกเข้าถึง Bixby ผ่าน SDK แล้ว ทำใหเราน่าจะได้เห็นอุปกรณ์และแอปอื่นๆ ที่ไม่ใช่ของซัมซุงทำงานเชื่อมต่อกับ Bixby มากยิ่งขึ้น

ถึงแม้จะดูพัฒนาช้าและไม่ค่อยมีข่าวคราวมากนัก แต่ Eui-Suk Chung หัวหน้าฝ่ายซอฟต์แวร์และ AI ของซัมซุงยืนยันบนเวที SDC 2018 ว่าซัมซุงยังคงจริงจังกับการพัฒนา AI โดยมี Bixby เป็นศูนย์กลาง และบริษัทก็มีเป้าจะลงทุนด้านนี้ไม่ต่ำกว่า 2.2 หมื่นล้านเหรียญภายในปี 2020 และจะจ้างผู้เชี่ยวชาญ AI ให้ได้ไม่ต่ำกว่า 1 พันคนภายในช่วงเวลาเดียวกัน

ในญี่ปุ่นมีมิจฉาชีพหลอกให้โอนเงินโดยเฉพาะในผู้สูงอายุยังมีมาก โดยคิดเป็นจำนวนเงินสูงกว่าพันล้านเยนหรือราวๆ 9.5 ล้านดอลลาร์ (ครึ่งปีแรก 2018)

บริษัทเทคโนโลยี Hitachi-Omron Terminal Solutions Corp ในนาโงย่าจึงออกไอเดียทำตู้ ATM พลัง AI ที่มากับกล้องที่ติดมาด้วย เมื่อ AI จับได้ว่าคนที่มาโอนเงินที่ตู้กำลังถือโทรศัพท์คุยกับคนอื่น จะขึ้นคำเตือนบนหน้าจอให้ระวัง อย่าโอนเงินให้มิจฉาชีพที่มาทางโทรศัพท์ นอกจากนี้ AI จะเรียกร้องให้ผู้ที่มาทำธุรกรรม ถอดหมวกกับแว่นตาออก ถ้าไม่ทำตามก็จะทำธุรกรรมที่ตู้ ATM นั้นไม่ได้

ทางบริษัทผู้ผลิตระบุว่า AI ในตู้ ATM ยังสามารถจดจำภาพถ่ายได้ด้วย สามารถตรวจจับมิจฉาชีพที่เป็นที่ต้องการได้ถ้ามีอยู่ในฐานข้อมูล

Baidu รายงานสถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์สำหรับแปลภาษา STACL (Simultaneous Translation with Anticipation and Controllable Latency) ที่สามารถแปลประโยคได้ต่อเนื่อง โดยรอประโยคอินพุตเพียง 3-5 คำเท่านั้น คล้ายกับล่ามมืออาชีพที่สามารถแปลได้แทบทันที

สัปดาห์ที่แล้ว Amazon มีอัพเดตให้กับ Alexa โดยหนึ่งในของใหม่ที่เด่นๆ คือ Whisper Mode ที่รองรับการสั่งงานแบบกระซิบ พร้อมการตอบกลับแบบกระซิบจาก Alexa กรณีที่ต้องการสั่งงานในห้องที่มีคนนอนอยู่

วิศวกรด้าน AI ที่พัฒนาฟีเจอร์นี้เคยเขียนบล็อคเรื่องนี้ตั้งแต่เดือนกันยายน ประเด็นคือการพูดแบบกระซิบมีความแตกต่างจากการพูดปกติ เพราะการกระซิบไม่มีการสั่นของเส้นเสียง พลังงานและคลื่นเสียงที่ปล่อยออกมามีน้อยกว่า วิศวกรจึงต้องสร้างโมเดลขึ้นมาต่างหากเพื่อเทรนด์ Alexa เพื่อแยกแยะคลื่นเสียงที่แตกต่างกันระหว่างการพูดปกติและการกระซิบ

IBM เปิดตัว AI OpenScale แพลตฟอร์มการสร้าง AI สำหรับตลาดองค์กร ช่วยให้กระบวนการสร้าง AI สะดวกและเป็นไปอย่างอัตโนมัติมากขึ้น ตรวจสอบได้ง่ายขึ้น

แนวคิดของ AI OpenScale คือกระบวนการสร้าง AI จะเกิดขึ้นที่ไหนก็ได้ ใช้ไลบรารีอะไรก็ได้ เพราะตัว AI OpenScale จะทำหน้าที่บริหารจัดการในภาพรวมให้ รองรับไลบรารีหลายตัวคือ Tensorflow, Scikitlearn, Keras, SparkML และสามารถรันงานได้ทั้งบน IBM Watson, IBM PowerAI, Seldon, AWS SageMaker, AzureML และบริการอื่นๆ ที่ไม่ใช่ของ IBM

Boeing บริษัทผู้ผลิตเครื่องบินและอาวุธยุทโธปกรณ์ชั้นนำของสหรัฐอเมริกา ประกาศจัดตั้งแผนกใหม่ Disruptive Computing & Networks อย่างเป็นทางการเมื่อคืนนี้ (ตามเวลาในประเทศไทย) โดยเน้นพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์และการสื่อสารที่ซับซ้อนสำหรับอากาศยานเชิงพาณิชย์และภาครัฐในอนาคต

แถลงการณ์ระบุว่า การจัดตั้งแผนกใหม่นี้นะเน้นไปที่เรื่องของการสื่อสารและคอมพิวเตอร์ควอนตัม (quantum communications and computing) การประมวลผลที่คล้ายระบบประสาท (neuromorphic processing) ระบบตรวจจับขั้นสูง (advance sensing) เพื่อนำเอาไปใช้ในด้านการสื่อสารที่ปลอดภัย งานด้านปัญญาประดิษฐ์ และระบบประมวลผลที่ซับซ้อน

กูเกิลเขียนบล็อกอธิบายความสามารถด้าน AI ของสมาร์ทโฟน Pixel 3 ว่าจุดเด่นคือสามารถประมวลผล AI บนมือถือได้เลย (on-device AI) ทำงานได้แม้ออฟไลน์ไม่เชื่อมต่อเน็ต แถมยังช่วยลดความกังวลเรื่องข้อมูลส่วนตัวรั่วไหล

แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่เพราะกูเกิลเองก็พูดในงาน Google I/O มาหลายครั้ง ว่าใช้เทคนิคการลดขนาดโมเดล AI ลงให้พอประมวลผลบนมือถือได้ บวกกับสมรรถนะของมือถือที่สูงขึ้นในแต่ละปี ทำให้เรื่องนี้เกิดได้จริง

กูเกิลเริ่มทดสอบ on-device AI มาตั้งแต่ Pixel 2 แต่ยังจำกัดเฉพาะฟีเจอร์ Now Playing สำหรับแยกแยะเพลงเท่านั้น แต่พอมาถึงยุค Pixel 3 ก็มีฟีเจอร์หลายอย่างที่ประมวลผลแบบออฟไลน์ได้เลย

MIT ประกาศเตรียมลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ หรือ 32,000 ล้านบาท ก่อตั้ง MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing โดยมีทุนประเดิมจาก Stephen A. Schwarzman ซีอีโอของบริษัทลงทุน Blackstone Group จำนวน 350 ล้านดอลลาร์

วิทยาลัยใหม่นี้ จะมีตำแหน่งงานรวม 50 ตำแหน่งทั้งที่ประจำอยู่ในวิทยาลัยเองและร่วมกับสาขาวิชาอื่นทั่ว MIT อย่างละครึ่ง โดยวิทยาลัยนี้จะเป็นจุดรวมสำหรับการให้การศึกษา, วิจัย, และสร้างนวัตกรรมทางคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์

ตัววิทยาลัยจะเปิดทำการปี 2019 ส่วนอาคารสำหรับวิทยาลัยคาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2022

สืบเนื่องจากวิสัยทัศน์ด้าน AI จากงาน Huawei Connect 2018 Huawei ได้เปิดตัวโซลูชัน AI แบบ Full-Stack พร้อมชิปตระกูล Ascend รุ่นใหม่

ชิปรุ่นใหม่คือ Ascend 910 สำหรับการใช้งานในดาต้าเซ็นเตอร์และ Ascend 310 สำหรับอุปกรณ์ทางฝั่งผู้ใช้อย่าง IoT หรืออุปกรณ์สมาร์ทต่างๆ พร้อมโซลูชัน Compute Architecture for Neural Networks (CANN) ที่เป็นไลบรารีควบคุมชิปและชุดเครื่องมือพัฒนาระบบอัตโนมัติ, MindSpore เฟรมเวิร์คสำหรับการเทรนด์และ inference ซึ่งทำได้ทั้งบนอุปกรณ์และคลาวด์

นอกจากชิป Huawei ยังเปิดตัว Atlas แพลตฟอร์มคอมพิวติ้งสำหรับงานด้าน AI ผ่านคลาวด์ ซึ่งประกอบไปด้วยฮาร์ดแวร์ต่างๆ ได้แก่

สัปดาห์ที่แล้ว Huawei จัดงาน Huawei Connect 2018 การประชุมประจำปีฝั่งเอนเตอร์ไพร์สระดับนานาชาติของ Huawei ณ นครเซี่ยงไฮ้ ประเทศจีน ซึ่งธีมปีนี้คือ Activate Intelligence ที่สะท้อนว่า Huawei จะเดินหน้าจริงจังกับการพัฒนาและให้บริการด้าน AI ซึ่งเป็นประเด็นที่ William Xu ซีอีโอหมุนเวียนของ Huawei ขึ้นพูดคีย์โน้ตในวันแรกด้วย

แหล่งข่าวจากประเทศจีนที่ไม่ระบุชื่อเปิดเผยว่า ชิปประมวลผล Exynos รุ่นใหม่ของซัมซุงจะมีหน่วยประมวลผลพิเศษ Neural Processing Unit (NPU) สำหรับงานประมวลผล AI มาด้วย อาจเริ่มใช้กับสมาร์ทโฟนเรือธง Galaxy S10 เป็นรุ่นแรก

Facebook เพิ่มฟีเจอร์พลัง AI ใน Marketplace เช่น ถ้าผู้ใช้โพสต์ขายเก้าอี้สำนักงาน ระบบจะแสดงราคาที่เหมาะสมสำหรับเก้าอี้ให้ และจะจัดหมวดเก้าอี้ให้ไปอยู่ในหมวดเฟอร์นิเจอร์อัตโนมัติ นอกจากนี้ยังทดลองการใช้ภาพหาสินค้า โดยผู้ใช้จะสามารถโพสต์รูปสินค้าที่อยากได้เพื่อให้ Marketplace ช่วยหาสินค้าในบริเวณใกล้เคียงให้ได้ด้วย

Xilinx ผู้ผลิตชิป FPGA หันมาจับตลาดองค์กรด้วยการเปิดตัวการ์ด Alveo สำหรับงานประมวลผล machine learning และปัญญาประดิษฐ์ โดยมีการ์ดสองรุ่นได้แก่ Alveo U200 และ U250

การ์ดทั้งสองรุ่นมีแรม 64GB เท่ากัน แต่ U200 มีความสามารถในการประมวลผลเลขจำนวนเต็ม INT8 ที่ 18.6 TOPS (tera operation per second) ส่วน U250 สามารถประมวลผลที่ 33.3 TOPS

ทาง Xilinx ระบุความเร็วในการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ ว่ามีความได้เปรียบเมื่อเป็นงานที่ต้องการ latency ต่ำๆ โดยการประมวลผลการแบ่งหมวดภาพด้วย GoogLeNet ที่ latency ต่ำกว่า 2ms U250 สามารถประมวลได้ประสิทธิภาพดีกว่า NVIDIA V100 ถึง 4 เท่าตัว

การ์ด U200 ราคา 8,995 ดอลลาร์ ส่วน U250 ราคา 12,995 ดอลลาร์ หรือสามารถเช่าใช้งานระยะสั้นได้บนคลาวด์ Nimbix

DeepMind บริษัทลูกด้าน AI ของ Alphabet ประกาศความร่วมมือกับ Unity เอนจินเกมยอดนิยม เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมในโลกเสมือน (virtual environments) เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมของ AI

ที่ผ่านมาเราเห็นการฝึก AI สำหรับเล่นเกมในโลกจริงๆ อย่างหมากรุกหรือโกะ รวมถึงวิดีโอเกมที่มีอยู่ก่อนแล้ว แต่ความร่วมมือระหว่าง DeepMind กับ Unity จะช่วยยกระดับ AI เพื่อทำงานในโลก 3 มิติเสมือน ทดลองความเป็นไปได้ของงานประเภทต่างๆ (เช่น หุ่นยนต์กู้ภัย รถยนต์ไร้คนขับ) โดยไม่ต้องลองกับพื้นที่เชิงกายภาพในโลกจริง และสามารถทดลองซ้ำแล้วซ้ำอีกกี่ครั้งก็ได้

จุดเด่นของเอนจิน Unity คือสร้างสภาพแวดล้อมที่ใกล้เคียงกับโลกจริง ทั้งภาพที่เห็นในสายตาของ AI และกฎของฟิสิกส์ภายในโลกเสมือน ในต้นทุนที่ถูกกว่ามาก

หนังสือพิมพ์ Japan Times อ้างแหล่งข่าวไม่ระบุตัวตน ระบุว่าทา่งการจีนและญี่ปุ่นเตรียมจะเปิดการเจรจาด้านนวัตกรรม (innovation dialogue) เป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างข้อตกลงความร่วมมือเทคโนโลยีระดับสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์และรถไร้คนขับ

นายกรัฐมนตรีชินโซ อาเบะ ของญี่ปุ่นมีกำหนดเยือนจีนวันที่ 23 ตุลาคมนี้ หากตกลงกันได้ การเจรจานี้ก็จะเริ่มต้นภายในปีนี้

รัฐบาลจีนเพิ่งเป็นเจ้าภาพงาน World AI Conference 2017 ไปเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ในงานประธานสี จิ้นผิงส่งจดหมายร่วมเปิดงาน และหลี่ เฉียง เลขาธิการพรรคประจำเซี่ยงไฮ้ยืนยันว่าจีนยินดีร่วมกับชาติอื่นๆ เพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ร่วมกัน

Alibaba ประกาศในงานสัมมนาด้าน AI ในเซี่ยงไฮ้ เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมา ว่าได้ตั้งบริษัทในเครือขึ้นมาใหม่ เพื่อดูแลด้านการออกแบบและผลิตชิปสำหรับ AI โดยเฉพาะ ซึ่งจะนำมาใช้ในการประมวลผลบนคลาวด์ และ IoT

แผนงานของ Alibaba ดังกล่าวยังสอดคล้องกับแนวทางที่รัฐบาลจีนพยายามผลักดันให้อุตสาหกรรมการผลิตชิปในจีนมีคุณภาพสูงมากขึ้น เนื่องจากความต้องการในอุตสาหกรรมใหม่อย่างยานยนต์ไร้คนขับ, AI และระบบสุขภาพ

Jack Ma ผู้ก่อตั้ง Alibaba กล่าวว่า จีนต้องมีเทคโนโลยีหลักที่ควบคุมได้เองทั้งหมด ตัวอย่างเช่นธุรกิจการผลิตชิป ซึ่งต้องลดการพึ่งพาการนำเข้าจากอเมริกา

ที่งาน Google Developer Day เซี่ยงไฮ้ กูเกิลระบุว่ากำลังอยู่ระหว่างการแปลวิชา Machine Learning Crash Course (MLCC) เป็นภาษาไทย หลังจากที่เปิดตัวชุดวิชามาตั้งแต่เดือนมีนาคมที่ผ่านมา

MLCC เปิดตัวมาแล้ว 5 ภาษา ได้แก่ อังกฤษ, สเปน, เกาหลี, จีน, และฝรั่งเศส โดยมีโครงการจะแปลเพิ่ม เช่น ภาษาไทย, เวียดนาม

อย่างไรก็ดี กูเกิลยังไม่เปิดเผยว่าตัววิชาภาษาไทยจะเปิดตัวเมื่อใด