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中美人工智能差距太大 不可急着商业化

2016-06-20 08:58
潇纵
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  微软在人工智能方面的技术研究已经有25年历史

  1991年微软成立研究院,最早的五个研究组,研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。微软的人工智能研究方向很宽泛,研究院甚至拥有超过1000位科学家,在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。

  微软最新的深度学习系统在2015年的Image Net计算机视觉识别挑战赛中,将计算机视觉系统错误率降低至3.57%,相比于人眼辨识的5.1%,这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。

  微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中,还构建开放的平台,将多年的技术积累开放给产业界,它的目标是打造一个人工智能生态圈。不过,在现实的商业世界中,微软隐蔽得最深。

  人工智能视为未来的三大方向之一的Facebook

  Facebook的优势在于拥有全球范围内的海量社交数据。2013年,Facebook在加州成立了Facebook AI Research(FAIR)。

  卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称,FAIR的研究方向自由宽松,研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富,同时也没有近期的产品压力,可以着眼长远做困难和本质的研究。他称,这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。

  今年,Facebook还曾发布自己的语音聊天机器人,并在Messenger软件中加入此类技术。其推出的DeepText文本阅读引擎,每秒可以理解几千篇帖子,精准度和人类一样,覆盖20多种语言。并可以将其自动翻译成十几种不同的语言。

  不过,总体来说,Facebook在人工智能领域是一个迟到者,要参与实力竞争,需要的不只是金钱,还有长时间的积淀。当扎克伯格宣布要开发一个人工智能管家来管理家务时,事实上,谷歌和微软已经在开发AI软件了。

  已经用人工智能赚钱的IBM

  IBM在人工智能领域没有谷歌Alpha Go、智能汽车看起来那么酷炫,但却有着深厚的技术底蕴,甚至已经开始用人工智能赚钱。

  IBM人工智能研究最为外人熟知的是1997年开发的“深蓝”,战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。如今可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的,是不断进化中的Watson系统,和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。

  Watson是一台超级计算机,最初由90台IBM的Power7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比,它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元,基于IBM的“Deep QA”技术开发。

  2014年1月初,IBM宣布组建“Watson Group”,旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术,此外还投入10亿美元用于其他相关项目。法国农业信贷银行预测,Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上,成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。

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