ปัญญาประดิษฐ์ในช่วงหลังๆ เริ่มมุ่งปัญหาใหม่ๆ ที่เครือข่ายแบบเดิมๆ แก้ไขไม่ได้ เช่น กระบวนการเพิ่มความละเอียดภาพ, สร้างภาพจากคำบอกเล่า, ไปจนถึงการเปลี่ยนฤดูกาลในภาพถ่าย แนวทางเช่นนี้ทำให้เครือข่ายประเภท Generative Adversarial Networks (GANs) ได้รับความนิยมขึ้นมา ตอนนี้กูเกิลก็เพิ่มไลบรารี TFGAN เพื่อการพัฒนาเครือข่าย GAN บน Tensorflow เข้ามาแล้ว

กูเกิลเปิดตัว TensorFlow Lattice ชุดของ TensorFlow Estimator สำหรับการสร้างฟังก์ชั่นเพื่อทำนายผลลัพธ์ แต่ออกแบบมาเพื่อรองรับชุดข้อมูลที่อาจจะมีข้อผิดพลาดอยู่บ้าง โดยเปิดให้นักพัฒนากำหนดเงื่อนไขบางส่วนล่วงหน้า

ตัวอย่างของการใช้งาน เช่น การแนะนำร้านกาแฟ ที่ปกติแล้วร้านกาแฟยิ่งไกลยิ่งไม่ควรแนะนำนัก แม้ว่าจะมีผู้ใช้บางคนยอมเดินไกลก็ตาม ชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อาจจะทำให้ร้านกาแฟที่ไกลมากๆ กลายเป็นควรแนะนำเพราะข้อมูลฝึกมีกลุ่มผู้ชอบเดินไกลอยู่ Lattice เปิดทางให้นักพัฒนากำหนดได้ว่าข้อมูลควรไปทางเดียวกัน (monotonic)