新年伊始局冰，人工智能研究組織Partnership on AI或?qū)⒂瓉淼谖逦痪揞^，那就是人工智能領(lǐng)域心心念念的蘋果绕沈，據(jù)稱其最新iPhone 8的Siri語音助手也將借助AI來讓其變得能更聰明锐想。
由此，這一成立于2016年9月的非盈利組織即將組建起亞馬遜乍狐、DeepMind /谷歌赠摇、Facebook、IBM和微軟以及蘋果的“五大AI巨頭聯(lián)盟”浅蚪。
目前藕帜，五大巨頭都在人工智能領(lǐng)域有哪些投資呢？韋特大腦近期做出如下匯總惜傲。
1．Facebook或?qū)⒔ㄔO(shè)全球最佳的人工智能實(shí)驗(yàn)室
Facebook已經(jīng)宣布建設(shè)“全球最佳的人工智能實(shí)驗(yàn)室””的計(jì)劃洽故，這一人工智能實(shí)驗(yàn)室似乎將成為智庫機(jī)構(gòu)，專注于解決科技行業(yè)在人工智能領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)盗誊。而該公司也利用人工智能開發(fā)了個(gè)人助手“M”时甚，未來的人工智能開發(fā)可能將包含當(dāng)前人工智能技術(shù)的常規(guī)升級，以及將資源分配至人工智能實(shí)驗(yàn)室哈踱。
2．谷歌的收購狂潮
有消息稱荒适，近幾年谷歌收購了11家人工智能公司，收購的一些技術(shù)被用于改善谷歌的搜索功能开镣。其中最大一筆收購是谷歌于2014年以4億美元的價(jià)格收購了DeepMind刀诬，目前，谷歌團(tuán)隊(duì)正在推動(dòng)DeepMind的技術(shù)突破極限邪财。
3.蘋果秘而不宣卻瞄準(zhǔn)數(shù)字標(biāo)記應(yīng)用
蘋果早在2011年就推出虛擬語音助手Siri陕壹，把人工智能技術(shù)推向消費(fèi)者。但其對人工智能的興趣度卻對外界一直秘而不宣树埠。但與此同時(shí)糠馆，蘋果也收購了多家小型的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，包括面向開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺Turi怎憋，以及機(jī)器學(xué)習(xí)公司Tuplejump榨惠。蘋果CEO庫克最近表示，未來智能手機(jī)中的決定性技術(shù)就是人工智能。
4.微軟風(fēng)投參與投資人工智能創(chuàng)業(yè)公司
微軟風(fēng)投近期公布了一支專注于人工智能創(chuàng)業(yè)公司的新基金赠橙。該基金的目標(biāo)是通過改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)耽装、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算系統(tǒng)期揪、信息安全掉奄，以及軟件即服務(wù)等技術(shù)，幫助人工智能公司對社會產(chǎn)生積極影響凤薛。此外姓建，微軟近期還啟動(dòng)了Project Oxford項(xiàng)目，這一人工智能系統(tǒng)能通過人臉缤苫、語音和情緒識別去理解人際互動(dòng)速兔。
5. IBM孤注一擲押寶沃森
IBM曾一度憑借“沃森”在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先。目前活玲，IBM仍在繼續(xù)對沃森的性能進(jìn)行優(yōu)化涣狗，而近期還與英偉達(dá)展開合作，使沃森的響應(yīng)速度提升了1.7倍舒憾。據(jù)悉镀钓，沃森能在15秒時(shí)間里閱讀4000萬分文檔，理解其中的語法和語境镀迂。
作為一款新型人工智能利器丁溅，韋特大腦不僅幫助人類在面對紛繁復(fù)雜，看似無序的各類轟炸式信息時(shí)探遵，快速地分類窟赏、匯總、辨別箱季，或者是做出推導(dǎo)和預(yù)判饰序。同時(shí)，也在金準(zhǔn)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)力支持下规哪，對人工智能領(lǐng)域的前沿發(fā)展做出實(shí)時(shí)評估和分析。
五大巨頭的投資方向給人工智能發(fā)展透露了怎樣的信息塌衰？韋特大腦做出如下解讀：
首先诉稍，未來3-5年，仍以服務(wù)智能為主最疆。在人工智能既有技術(shù)的基礎(chǔ)上杯巨，技術(shù)取得邊際進(jìn)步，比如算法突破努酸，圖像識別或自然語言處理服爷，但是機(jī)器始終作為人的輔助。隨著數(shù)據(jù)和場景的增加，人工智能創(chuàng)造的價(jià)值呈現(xiàn)指數(shù)增長仍源。
其次心褐，人工智能的未來屬于可擴(kuò)展的方法、搜索與學(xué)習(xí)笼踩。其中逗爹，可擴(kuò)展性是及其重要的方向。監(jiān)督學(xué)習(xí)和計(jì)算能力的可擴(kuò)展性并不大嚎于，真正重要的是在普通的經(jīng)驗(yàn)知識世界中學(xué)習(xí)的能力掘而。
此外，生成模型與記憶網(wǎng)絡(luò)在未來也將對人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生影響于购。生成模型不同于分類袍睡，通過從高維的分布中采樣，生成模型輸出與訓(xùn)練樣本類似的新樣本肋僧。這也意味著斑胜，若生成模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像集，那么訓(xùn)練后得到的模型也能輸出類似于臉的合成圖片色瘩。這無疑給無監(jiān)督學(xué)習(xí)提供了一種新思路伪窖。而另一方面，為了讓人工智能系統(tǒng)像人類一樣能夠適應(yīng)各式各樣的環(huán)境居兆，它們必須記住如何在未來的場景中應(yīng)用這些技能覆山。DeepMind團(tuán)隊(duì)的微神經(jīng)計(jì)算機(jī)就結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和記憶系統(tǒng)，以便于從復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)泥栖，學(xué)習(xí)各個(gè)獨(dú)立模型之間的側(cè)向關(guān)聯(lián)簇宽，從這些已有的網(wǎng)絡(luò)模型中提取有用的特征，用來完成新的任務(wù)吧享。
