人工智能正得到了前所未有的關(guān)注， Eron Musk和霍金的“人工智能惡魔論”在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)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(fēng)險投資流入到基于認(rèn)知技術(shù)研究的產(chǎn)品和服務(wù)里，超過100家的相關(guān)公司被互聯(lián)網(wǎng)巨頭收購。而對于普通用戶來說，只有當(dāng)那些科技巨頭在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)布局，并將這些技術(shù)應(yīng)用到具體的產(chǎn)品和服務(wù)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(lǐng)域的布局和研究成果進(jìn)行盤點。

谷歌

KK在谷歌創(chuàng)業(yè)初期跟拉里·佩奇聊過，已經(jīng)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(dǎo)地位？” 佩奇認(rèn)為，最好的方式就是投資未來。佩奇希望繼續(xù)增強(qiáng)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(yùn)作

2014年年初，谷歌以4億美元的架構(gòu)收購了深度學(xué)習(xí)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(jīng)科學(xué)和人工智能等多領(lǐng)域的天才人物。7月，谷歌以DeepMind為主體與牛津大學(xué)的兩支人工智能研究隊伍建立了合作關(guān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在模仿人類大腦的工作記憶原理，擁有更加強(qiáng)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(wù)處理速度，還可以通過訓(xùn)練去自行處理任務(wù)，這種全新的深度學(xué)習(xí)算法可用于計算機(jī)視覺和語音識別等領(lǐng)域。

2）自動駕駛汽車

奇點大學(xué)的網(wǎng)絡(luò)與計算部門負(fù)責(zé)人Brad Templeton認(rèn)為，在接下來的10-20年里最具改變世界潛力的技術(shù)是自動駕駛汽車，而谷歌在這方面要領(lǐng)先于傳統(tǒng)汽車廠商。

此前，谷歌的自動駕駛汽車已經(jīng)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(chǔ)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(jìn)行的規(guī)?；鞘械缆窚y試。谷歌的原型車安裝了17個感應(yīng)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(jìn)行分析判斷，實現(xiàn)360度的全方位防護(hù)。谷歌預(yù)計在2014年底前打造200輛測試車，并在尋求與汽車制造商進(jìn)行合作，計劃五年內(nèi)實現(xiàn)無人駕駛汽車的量產(chǎn)和投放市場。

3） 以Nest為基礎(chǔ)的智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)

谷歌于2014年1月份以32億美元收購了智能家居制作商N(yùn)est，該公司主要提供智能恒溫器和智能煙霧探測器，并已經(jīng)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(zhǔn)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(shè)備公司Revolv，該公司將參與Nest的開放計劃“Works with Nest”。Nest對于產(chǎn)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(chǎn)品，包括一款室內(nèi)自動恒溫計、兩款網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控攝像頭和一款煙霧警報器。

谷歌已經(jīng)意識到智能家居領(lǐng)域?qū)⑹俏磥砣斯ぶ悄軕?yīng)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(biāo)題《歡迎回家》也反映出了谷歌在智能家居領(lǐng)域布局的前瞻性和決心。

4） 在圖形識別和語音識別研究領(lǐng)域的重大進(jìn)展

2014年，谷歌開始了開發(fā)一套能夠整合公司海量數(shù)據(jù)的語音系統(tǒng)，這個正處在測試階段將會使計算機(jī)從本質(zhì)上“聽懂”和“思考”人們向谷歌設(shè)備輸入的語音。這個團(tuán)隊將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換成了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(jìn)行預(yù)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?qū)φ麄€場景進(jìn)行簡短而準(zhǔn)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(jī)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(jī)視覺和模式識別的助理教授Devi Parikh授予了谷歌內(nèi)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(jìn)行合作。

根據(jù)德勤發(fā)布的一份報告顯示，Google在2014年將語音識別的精準(zhǔn)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(zhǔn)確性提高了25%；計算機(jī)視覺技術(shù)也取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。如果以計算機(jī)視覺技術(shù)研究者設(shè)置的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來看，自2010年到2014年，圖像分類識別的精準(zhǔn)度提高了4倍。

5）總結(jié)

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(jié)果”的使命，在這一目標(biāo)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(wù)覆蓋的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)延伸到智能家居、自動駕駛、機(jī)器人（2013年收購了8家機(jī)器人公司）等領(lǐng)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(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)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(jìn)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(wù)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(chǎn)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。

百度

中國的搜索巨頭百度公司與谷歌有些類似，都是以互聯(lián)網(wǎng)搜索為基礎(chǔ)，都是技術(shù)導(dǎo)向型公司，而且在人工智能領(lǐng)域的布局也是走在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的前列。我在文章《搜索引擎到人工智能的終極演進(jìn)》中提到了目前的搜索引擎看以看作是未來人工智能的雛形，依托于搜索本身積累的用戶和數(shù)據(jù)，再加上云服務(wù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，很有可能實現(xiàn)從傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)向人工智能高級形態(tài)的進(jìn)化。而百度的Andrew Ng也在演講中提到了人工智能的正循環(huán)——擁有深度學(xué)習(xí)算法之后，將不再懼怕海量數(shù)據(jù)，反而會因為數(shù)據(jù)的增長而取得更好的效果，而這些效果將直接體現(xiàn)在圖像搜索、語音識別等具體的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中，從而為用戶提供更好服務(wù)并吸引更多用戶，這又會產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。因此，百度在人工智能領(lǐng)域的布局既表現(xiàn)出了其作為技術(shù)公司的敏感性和前瞻性，同時也可以看做是百度走向未來的必由之路。

1）引進(jìn)Andrew Ng及組建北美研究院

2014年5月，深度學(xué)習(xí)專家Andrew Ng（吳恩達(dá)）加盟百度，并負(fù)責(zé)同期成立的北美研究中心。由于相對于傳統(tǒng)互聯(lián)業(yè)務(wù)，人工智能的技術(shù)門檻相對較高，而對于相關(guān)技術(shù)人才的引起也就顯得尤為重要。在谷歌和Facebook相繼聘用了Geoffrey Hinton和Yann LeCun之后，百度將另一位人工智能大師Andrew Ng引入，這體現(xiàn)出百度與美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌和Facebook在人工智能領(lǐng)域展開競爭的勇氣和實力，而北美研究中心的建立也表明百度將繼續(xù)與硅谷的互聯(lián)網(wǎng)巨頭爭奪人工智能領(lǐng)域的人才。而Andrew Ng與余凱、張潼、AdamCoates、徐偉等組成的頂尖團(tuán)隊將會成為百度發(fā)展人工智能堅強(qiáng)后盾。

2）大數(shù)據(jù)積累和平臺開放

大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，而作為天然的大數(shù)據(jù)企業(yè)，百度擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，百度副總裁王勁更是將百度技術(shù)布局描繪為一張劍形圖，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)化作劍鋒。百度除了做好數(shù)據(jù)積累和挖掘以外，還加快了大數(shù)據(jù)平臺的開放步伐，于2014年4月發(fā)布了大數(shù)據(jù)引擎，向外界提供大數(shù)據(jù)存儲、分析和挖掘技術(shù)，而且在醫(yī)療、交通和金融領(lǐng)域有了具體應(yīng)用。

2014年7月14日，百度憑借自身的大數(shù)據(jù)技術(shù)14場世界杯比賽的結(jié)果預(yù)測中取得全中的成績，擊敗了微軟和高盛。2014年9月，百度正式發(fā)布整合了大數(shù)據(jù)、百度地圖LBS的智慧商業(yè)平臺，旨在更好在移動互聯(lián)網(wǎng)時代為各行業(yè)提供大數(shù)據(jù)解決方案。

3）語音識別和圖像識別

2014年12月，美國《福布斯》發(fā)布文章稱，吳恩達(dá)及研究團(tuán)隊發(fā)明了一種新的語音識別方法，這款基于深度學(xué)習(xí)的名為“Deep Speech”語音識別系統(tǒng)可以在嘈雜環(huán)境下實現(xiàn)將近 81% 的辨識準(zhǔn)確率?？突仿〈髮W(xué)工程學(xué)助理研究教授Ian Lane對其的評價是“百度研究院最近的工作有可能顛覆語音識別在未來的應(yīng)用效果。” 吳恩達(dá)表示，該語音識別系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法取代了原來的模型，在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者模擬神經(jīng)元陣列中進(jìn)行訓(xùn)練，讓語音識別系統(tǒng)更加簡單。同時這套系統(tǒng)還使用了Nvidia等芯片制造商出品的多枚圖形處理器（GPU），這些處理器通過并行連接，能夠用比普通計算機(jī)處理器更快的速度訓(xùn)練語音識別模型，從而提高工作效率。

在圖像識別方面，余凱稱攝像頭成為連接人和世界信息的重要入口之一。而百度也一直在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提高圖像識別的精度。2014年9月，百度云結(jié)合百度深度學(xué)習(xí)研究院提供的人臉識別及檢索技術(shù)，推出云端圖像識別功能。11月，百度發(fā)布了基于模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“智能讀圖”，可以使用類似人腦思維的方式去識別、搜索圖片中的物體和其他內(nèi)容。

4）人工智能算法和云計算

百度大腦既需要人工智能算法，也需要云計算中心提供硬件支持。百度大腦通過深度學(xué)習(xí)來模擬人類大腦的神經(jīng)元，參數(shù)規(guī)模達(dá)到百億級別，構(gòu)建了世界上最大規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

百度在國內(nèi)擁有十幾座云計算中心，為滿足人工智能在計算和存儲上的高要求，還投入使用了4萬兆交換機(jī)，并在探索10萬兆交換機(jī)。百度還是全球首家將GPU用于人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域、并規(guī)?；逃肁RM服務(wù)器的公司。百度將這些整合在一起，就形成強(qiáng)大的存儲計算能力，從而可以進(jìn)行多樣的并行計算，支持生成、配置針對不同應(yīng)用和場景網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而為人工智能提供有力的硬件支持。

5）自動駕駛項目

2014年9，百度宣布已經(jīng)與寶馬正式簽署合作協(xié)議，共同研發(fā)自動化駕駛技術(shù)。其中，百度的三維地圖及相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)也將被融入寶馬的車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中，為自動駕駛汽車提供技術(shù)支撐。雙方計劃在接下來三年時間內(nèi)，合作研究高度自動化駕駛在中國道路環(huán)境下面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，通過智能技術(shù)加強(qiáng)道路行駛安全性，減少交通事故及人員傷亡。

6）總結(jié)

百度在人工智能領(lǐng)域的布局可以總結(jié)為三點，第一，具有戰(zhàn)略眼光，與世界科技巨頭保持同步；第二，自身技術(shù)基因又使其非常注重技術(shù)人才的引進(jìn)和人工智能底層技術(shù)的積累；第三，互聯(lián)網(wǎng)入口的地位和豐富的產(chǎn)品線使得人工智能技術(shù)能夠迅速落地，轉(zhuǎn)化成具體的產(chǎn)品和服務(wù)。也正因如此，2014年11月首屆百度技術(shù)節(jié)才會以“奇點臨近 技術(shù)引領(lǐng)未來”為主題，展望如何通過人工智能來改變世界。

Facebook

Facebook在人工智能領(lǐng)域的布局主要圍繞著其用戶的社交關(guān)系和社交信息來展開，在2013年加入公司的深度學(xué)習(xí)鼻祖Yann LeCun的幫助下，公司的圖像識別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)大幅提升。

Yann LeCun是紐約大學(xué)終身教授，是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的重要推動者，而該技術(shù)的最主要應(yīng)用就是圖像識別的自然語言處理，這與Facebook的需求和已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)類型非常匹配。在Yann LeCun的幫助下，2014年Facebook的DeepFace技術(shù)在同行評審報告中被高度肯定，其臉部識別率的準(zhǔn)確度達(dá)到97%。而他領(lǐng)導(dǎo)的Facebook人工實驗室研發(fā)的算法已經(jīng)可以分析用戶在Facebook的全部行為，從而為用戶挑選出其感興趣的內(nèi)容。而不久后，那些算法還能夠分析用戶在狀態(tài)帖子中輸入的文本，進(jìn)而自動提示相應(yīng)的標(biāo)簽。他還表示，想在Facebook中建立一個智能助手，如果用戶上傳的照片中又令人尷尬的內(nèi)容會進(jìn)行識別和提醒。用LeCun的原話來說就是——Facebook人工智能實驗室的職責(zé)就是給予用戶更多的在線身份控制權(quán)，而不是削弱你的控制。

IBM

IBM目前看起來可能沒有谷歌和Facebook這樣酷，但其在人工智能領(lǐng)域有著豐富的底蘊(yùn)，并在2014年采取了若干舉措。主要是開放了Watson平臺和發(fā)布了模擬人腦芯片SyNAPSE。

1）超級計算機(jī)沃森的開放戰(zhàn)略

2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用及增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，還將給其投入10億美元資金用于研發(fā)和其他投資?，F(xiàn)在，IBM宣稱如今的Watson比2011年參加《危險邊緣》“智能”了2400%，而且尺寸也已經(jīng)從過去的臥室那么大縮減成三個披薩盒那么大。同時，IBM還推出了兩項Watson數(shù)字顧問服務(wù)，一項用于幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)獲得洞見，另一項則旨在使得數(shù)據(jù)可視化。Gartner預(yù)計在2015年之前，將會形成一個由Watson衍生出來的巨大的智能顧問市場；而法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測那些系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占到IBM總收入的12%以上。

2014年3月，已經(jīng)在醫(yī)療和金融行業(yè)都有所應(yīng)用的Watson又開始與紐約基因中心（New York Genome Center, NYGC）的合作。8月，IBM聲稱Watson即將被用于科學(xué)研究，目前，測試科學(xué)假設(shè)和理論常常需要花費幾天甚至幾個月時間。不過，借助沃森的“Discovery Advisor”項目，這樣的工作可以更快地完成。

2014年5月，IBM通過Watson Group收購了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Cognea，該公司開發(fā)了一個認(rèn)知計算和對話式人工智能平臺，為用戶提供個性化虛擬助手服務(wù)。IBM對于Cognea的定位是能夠理解用戶的個性化需求，將互動提升至一個新的水平。

本年，Watson也被部署在IBM去年收購的云計算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、和微軟、等大型科技公司在云計算領(lǐng)域展開競爭的武器。

2）人腦模擬芯片SyNAPSE發(fā)布

2014年8月，IBM再度發(fā)布能模擬人類大腦的SyNAPSE（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即“自適應(yīng)塑料可伸縮電子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)”）芯片，相比前一代原型，新的芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求，并且擁有100萬個“神經(jīng)元”內(nèi)核、2.56億個“突觸”內(nèi)核以及4096個“神經(jīng)突觸”內(nèi)核，而功率則僅有70毫瓦，該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式，更擅長進(jìn)行模式識別，而且低功耗，在認(rèn)知計算方面要遠(yuǎn)遠(yuǎn)穿過傳統(tǒng)計算架構(gòu)。

3）總結(jié)

IBM在人工智能領(lǐng)域的布局還是在圍繞著Watson和SyNAPSE做文章，這代表著他們在人工智能領(lǐng)域長時間技術(shù)積累，同時IBM也在越來越開放，希望能像其他科技巨頭一樣，建立一個真正的開放性的技術(shù)平臺，真正組建一個生態(tài)系統(tǒng)，因為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)門檻相對較高，所以在這個時代來臨時，或許會成為IBM逆轉(zhuǎn)的好時機(jī)。

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