在人工智能市場上進(jìn)擊的巨頭

　　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(duì)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(shí)現(xiàn)將近81%的辨識準(zhǔn)確率。卡耐基梅隆大學(xué)工程學(xué)助理研究教授Ian Lane對其的評價(jià)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?！眳嵌鬟_(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(shí)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(jì)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(jì)算

　　百度大腦既需要人工智能算法，也需要云計(jì)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(jì)算中心，為滿足人工智能在計(jì)算和存儲(chǔ)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)模化商用ARM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(chǔ)計(jì)算能力，從而可以進(jìn)行多樣的并行計(jì)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(dòng)駕駛項(xiàng)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(dòng)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(dòng)駕駛汽車提供技術(shù)支撐。雙方計(jì)劃在接下來三年時(shí)間內(nèi)，合作研究高度自動(dòng)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。

　　總結(jié)

　　百度在人工智能領(lǐng)域的布局可以總結(jié)為三點(diǎn)，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(huì)以“奇點(diǎn)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。

　　3、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 Le Cun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 Le Cun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(dòng)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 Le Cun的幫助下，2014年Facebook的Deep Face技術(shù)在同行評審報(bào)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(shí)驗(yàn)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(dòng)提示相應(yīng)的標(biāo)簽。他還表示，想在Facebook中建立一個(gè)智能助手，如果用戶上傳的照片中又令人尷尬的內(nèi)容會(huì)進(jìn)行識別和提醒。用Le Cun的原話來說就是——Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)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。

　　4、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(jì)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。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(fèi)幾天甚至幾個(gè)月時(shí)間。不過，借助沃森的“Discovery Advisor”項(xiàng)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(gè)認(rèn)知計(jì)算和對話式人工智能平臺，為用戶提供個(gè)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(gè)性化需求，將互動(dòng)提升至一個(gè)新的水平。

　　本年，Watson也被部署在IBM去年收購的云計(jì)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(jì)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(gè)“神經(jīng)元”內(nèi)核、2.56億個(gè)“突觸”內(nèi)核以及4096個(gè)“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(jì)算方面要遠(yuǎn)遠(yuǎn)穿過傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。

　　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(shí)間技術(shù)積累，同時(shí)IBM也在越來越開放，希望能像其他科技巨頭一樣，建立一個(gè)真正的開放性的技術(shù)平臺，真正組建一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的技術(shù)門檻相對較高，所以在這個(gè)時(shí)代來臨時(shí)，或許會(huì)成為IBM逆轉(zhuǎn)的好時(shí)機(jī)。

　　5、微軟

　　面對谷歌和IBM在人工智能市場的布局，微軟的在人工智能市場動(dòng)作緩慢一直倍受市場詬病。但從2014年開始，微軟通過推出智能機(jī)器人小冰、語音助手Cortana以及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯Holo Lens，已經(jīng)初步顯現(xiàn)出其強(qiáng)大的雄心和實(shí)力。

　　2014年5月，微軟小冰誕生在中國，背后團(tuán)隊(duì)是微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院小冰項(xiàng)目組。小冰誕生時(shí)面臨的首個(gè)難題是：跟隨傳統(tǒng)做個(gè)人助理機(jī)器人，還是另辟蹊徑做看似不“實(shí)用”的聊天機(jī)器人?項(xiàng)目負(fù)責(zé)人李笛和其他三位STC工程師決定讓她主打“情感計(jì)算”，試圖與人類建立強(qiáng)烈的情感紐帶。小冰與真人的平均對話(CPS)已經(jīng)達(dá)到了23個(gè)回合，這就讓她能夠進(jìn)一步優(yōu)化原有的數(shù)據(jù)庫。除了文字、語音聊天，現(xiàn)在的小冰還可以看“圖”說話。

　　此后，2014年7月，微軟在北京召開Windows Phone 8.1 Update中國區(qū)發(fā)布會(huì)，正式發(fā)布Cortana中文版，并將其命名為“微軟小娜”。小娜和小冰的區(qū)別在于小娜能提供智能語音服務(wù)。而在發(fā)布了微軟學(xué)術(shù)搜索之后，小冰、小娜還將能跟你聊學(xué)術(shù)。盡管微軟小冰推出之初因?yàn)榉N種問題而廣受詬病，但圍繞微軟小冰的改進(jìn)工作一直在進(jìn)行中。

　　在今年的開發(fā)者大會(huì)上，微軟CEO薩提亞·納德拉正式宣布了“對話即平臺”戰(zhàn)略。很顯然，在“對話即平臺”的新戰(zhàn)略中，小娜和微軟小冰處在核心位置。