全球人工智能技術領域四巨頭盤點

 　　2014年，人工智能得到了前所未有的關注， Eron Musk和霍金的“人工智能惡魔論”在學術界和產業(yè)界引發(fā)了激烈爭論;資本對這個方向也是趨之若鶩，截止到2004年，有超過20億美元的風險投資流入到基于認知技術研究的產品和服務里，超過100家的相關公司被互聯(lián)網巨頭收購。而對于普通用戶來說，只有當那些科技巨頭在人工智能領域實現(xiàn)布局，并將這些技術應用到具體的產品和服務中時，他們才能真正感受到人工智能帶來的優(yōu)勢。而去年恰恰是這些科技巨頭動作極其頻繁的一年，接下來，本文將對谷歌、百度、Facebook和IBM四家科技公司在人工智能領域的布局和研究成果進行盤點。

　　谷歌

　　KK在谷歌創(chuàng)業(yè)初期跟拉里·佩奇聊過，已經有一個性能不錯的搜索引擎，為什么還要做一個?拉里·佩奇說，不是要開發(fā)新的搜索引擎，我們要做的是人工智能。而對于“一家科技公司如何才能保住主導地位?” 佩奇認為，最好的方式就是投資未來。佩奇希望繼續(xù)增強對未來科技的布局，繼續(xù)以最不可思議的方式改變世界，而人工智能就是其中非常重要的一個方向。

　　1) 對DeepMind的收購及后續(xù)運作

　　2014年年初，谷歌以4億美元的架構收購了深度學習算法公司—DeepMind，公司創(chuàng)始人哈薩比斯是一位橫跨游戲開發(fā)、神經科學和人工智能等多領域的天才人物。7月，谷歌以DeepMind為主體與牛津大學的兩支人工智能研究隊伍建立了合作關系。

　　DeepMind也很快發(fā)布了研究成果，它在10月份公布了一種新的模擬神經網絡，旨在模仿人類大腦的工作記憶原理，擁有更加強大的歸納整理和聯(lián)想演繹等邏輯處理能力，從而帶來更快的任務處理速度，還可以通過訓練去自行處理任務，這種全新的深度學習算法可用于計算機視覺和語音識別等領域。

　　2)自動駕駛汽車

　　奇點大學的網絡與計算部門負責人Brad Templeton認為，在接下來的10-20年里最具改變世界潛力的技術是自動駕駛汽車，而谷歌在這方面要領先于傳統(tǒng)汽車廠商。

　　此前，谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程。在此基礎上，谷歌于7月份推出了100輛原型車來執(zhí)行小規(guī)模的市區(qū)道路測試，這是自動駕駛行業(yè)首次進行的規(guī)?；鞘械缆窚y試。谷歌的原型車安裝了17個感應裝置，搜集來的信息能快速建立起一個半徑200公尺的3D信息圖，讓車輛對外部環(huán)境進行分析判斷，實現(xiàn)360度的全方位防護。谷歌預計在2014年底前打造200輛測試車，并在尋求與汽車制造商進行合作，計劃五年內實現(xiàn)無人駕駛汽車的量產和投放市場。

　　3) 以Nest為基礎的智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設

　　谷歌于2014年1月份以32億美元收購了智能家居制作商Nest，該公司主要提供智能恒溫器和智能煙霧探測器，并已經擁有 100 多項專利，200 多項專利已在美國專利局備案，另有 200 多項專利準備備案。6月份，谷歌通過Nest花費5.55億美元收購了基于云端的家庭監(jiān)控公司Dropcam，10月份，又收購了智能家居中樞控制設備公司Revolv，該公司將參與Nest的開放計劃“Works with Nest”。Nest對于產品的研發(fā)也是馬不停蹄，于2014年年底一口氣發(fā)布了四款產品，包括一款室內自動恒溫計、兩款網絡監(jiān)控攝像頭和一款煙霧警報器。

　　谷歌已經意識到智能家居領域將是未來人工智能應用的一個重要市場，所以通過一系列并購、開放平臺的建立、軟件硬件一體化來打造這個生態(tài)系統(tǒng)，而Nest創(chuàng)始人Tony Fadell一篇文章的標題《歡迎回家》也反映出了谷歌在智能家居領域布局的前瞻性和決心。

　　4) 在圖形識別和語音識別研究領域的重大進展

　　2014年，谷歌開始了開發(fā)一套能夠整合公司海量數(shù)據的語音系統(tǒng)，這個正處在測試階段將會使計算機從本質上“聽懂”和“思考”人們向谷歌設備輸入的語音。這個團隊將前饋神經網絡替換成了遞歸神經網絡，提高了系統(tǒng)對語音信息的存儲和處理能力，并能夠使用上下文、物理定位及其它方式對談話者的真正含義進行預測，就像人在談話時大腦所做的一樣。

　　在圖像識別方面，谷歌在8月份收購了一家圖片分析公司Jetpac。Google研究院也發(fā)表了一篇文章，表明未來Google的圖形識別引擎不僅僅能夠識別出照片的對象，還能夠對整個場景進行簡短而準確的描述。除此之外，谷歌一直在積極吸引圖像識別和計算機視覺方面的專家參與到谷歌的項目研究中來，比如說向研究計算機視覺和模式識別的助理教授Devi Parikh授予了谷歌內部研究獎項Faculty Research Awards和 9萬美元的無限制基金，并允許她直接同谷歌的其他研究者和工程師進行合作。

　　根據德勤發(fā)布的一份報告顯示，Google在2014年將語音識別的精準度從2012年的84%提升到如今的98%，移動端Android系統(tǒng)的語音識別準確性提高了25%;計算機視覺技術也取得了突飛猛進的發(fā)展。如果以計算機視覺技術研究者設置的技術標準來看，自2010年到2014年，圖像分類識別的精準度提高了4倍。

　　5)總結

　　總體看來，谷歌在人工智能的布局依然符合它“將全世界的信息聯(lián)系起來并給出最佳處理結果”的使命，在這一目標下，谷歌的行為可以大致分成兩個路徑，第一是覆蓋更多的用戶使用場景，從谷歌傳統(tǒng)業(yè)務覆蓋的互聯(lián)網、移動互聯(lián)網延伸到智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，從而抓取到更多信息，這可以看做是信息積累和輸入的過程。第二個方面是不知疲倦的做好底層人工智能技術的積累，研發(fā)更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力，從而能對第一階段收集到的信息進行更好的處理和反饋，這可以看做是信息的處理和用戶服務的輸出過程。在這兩個過程下，谷歌就將人工智能滲透到了其各種產品的方方面面，從而為用戶帶來更多的使用場景和更加智能的功能。 ?