今天的人工智能得到了爆发式发展,来到了风口上。以谷歌、百度、微软、脸谱网为代表的互联网科技巨头,大力投入人工智能领域,设立实验室,已经获得了一定的成果。比如, 打败李世石的“阿法狗”、谷歌机器学习大规模应用于医药研发、谷歌的自动驾驶汽车等等。每一次的成果发布犹如重磅炸弹,引起人们的广泛关注。近日,《财富》评出AI四大巨头,百度为何成为中国名片,百度是如何在人工智能上布局的呢?当前全球人工智能的发展现状又是如何的呢?一起来看看!
从2014年开始,人工智能得到了前所未有的关注。但对于人工智能的发展,业界仍然存在两种截然不同的看法。尤其是Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论。但这丝毫没有阻止行业巨头对人工智能市场的热情。
从市场披露的投资数据分析,在2011年到2015年的五年时间,人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元,而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、微软、Facebook为代表的等行业巨头正在通过并购进行产业布局。
全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家,三国企业数量占总数的65.73%。
中国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角(上海、江苏、浙江)一带,占中国人工智能企业总数的84.95%。四川数量虽不及上述三地区,但明显高于其它省。
2014年5月,深度学习专家Andrew Ng(吴恩达)加盟百度,并负责同期成立的北美研究中心。由于相对于传统互联业务,人工智能的技术门槛相对较高,而对于相关技术人才的引起也就显得尤为重要。在谷歌和Facebook相继聘用了Geoffrey Hinton和Yann Le Cun之后,百度将另一位人工智能大师Andrew Ng引入,这体现出百度与美国互联网巨头谷歌和Facebook在人工智能领域展开竞争的勇气和实力,而北美研究中心的建立也表明百度将继续与硅谷的互联网巨头争夺人工智能领域的人才。而Andrew Ng与余凯、张潼、Adam Coates、徐伟等组成的顶尖团队将会成为百度发展人工智能坚强后盾。
2014年4月百度发布了大数据引擎,向外界提供大数据存储、分析和挖掘技术,而且在医疗、交通和金融领域有了具体应用。2014年7月14日,百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩,击败了微软和高盛。2014年9月,百度正式发布整合了大数据、百度地图LBS的智慧商业平台,旨在更好在移动互联网时代为各行业提供大数据解决方案。
到2015年,借助积累已久的海量数据和技术能力,百度大数据平台面向行业用户提供了六大行业解决方案、七大产品组件、三大智能模型。可以说百度的大数据战略是规模体系极为完整的。
2014年12月,美国《福布斯》发布文章称,吴恩达及研究团队发明了一种新的语音识别方法,这款基于深度学习的名为“Deep Speech”语音识别系统可以在嘈杂环境下实现将近81%的辨识准确率。卡耐基梅隆大学工程学助理研究教授Ian Lane对其的评价是“百度研究院最近的工作有可能颠覆语音识别在未来的应用效果。在图像识别方面,余凯称摄像头成为连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学习技术来提高图像识别的精度。2014年9月,百度云结合百度深度学习研究院提供的人脸识别及检索技术,推出云端图像识别功能。11月,百度发布了基于模拟神经网络的“智能读图”,可以使用类似人脑思维的方式去识别、搜索图片中的物体和其他内容。
百度大脑既需要人工智能算法,也需要云计算中心提供硬件支持。百度大脑通过深度学习来模拟人类大脑的神经元,参数规模达到百亿级别,构建了世界上最大规模的深度神经网络。百度在国内拥有十几座云计算中心,为满足人工智能在计算和存储上的高要求,还投入使用了4万兆交换机,并在探索10万兆交换机。百度还是全球首家将GPU用于人工智能和深度学习领域、并规模化商用ARM服务器的公司。百度将这些整合在一起,就形成强大的存储计算能力,从而可以进行多样的并行计算,支持生成、配置针对不同应用和场景网络结构,从而为人工智能提供有力的硬件支持。
Facebook在人工智能领域的布局主要围绕着其用户的社交关系和社交信息来展开,在2013年加入公司的深度学习鼻祖Yann Le Cun的帮助下,公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Yann Le Cun是纽约大学终身教授,是卷积神经网络领域的重要推动者,而该技术的最主要应用就是图像识别的自然语言处理,这与Facebook的需求和已经积累的数据类型非常匹配。在Yann Le Cun的帮助下,2014年Facebook的Deep Face技术在同行评审报告中被高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%。而他领导的Facebook人工实验室研发的算法已经可以分析用户在Facebook的全部行为,从而为用户挑选出其感兴趣的内容。而不久后,那些算法还能够分析用户在状态帖子中输入的文本,进而自动提示相应的标签。他还表示,想在Facebook中建立一个智能助手,如果用户上传的照片中又令人尴尬的内容会进行识别和提醒。用Le Cun的原话来说就是——Facebook人工智能实验室的职责就是给予用户更多的在线身份控制权,而不是削弱你的控制。
面对谷歌和IBM在人工智能市场的布局,微软的在人工智能市场动作缓慢一直倍受市场诟病。但从2014年开始,微软通过推出智能机器人小冰、语音助手Cortana以及增强现实头显Holo Lens,已经初步显现出其强大的雄心和实力。
2014年5月,微软小冰诞生在中国,背后团队是微软(亚洲)互联网工程院小冰项目组。小冰诞生时面临的首个难题是:跟随传统做个人助理机器人,还是另辟蹊径做看似不“实用”的聊天机器人?项目负责人李笛和其他三位STC工程师决定让她主打“情感计算”,试图与人类建立强烈的情感纽带。小冰与真人的平均对话(CPS)已经达到了23个回合,这就让她能够进一步优化原有的数据库。除了文字、语音聊天,现在的小冰还可以看“图”说话。此后,2014年7月,微软在北京召开Windows Phone 8.1 Update中国区发布会,正式发布Cortana中文版,并将其命名为“微软小娜”。小娜和小冰的区别在于小娜能提供智能语音服务。而在发布了微软学术搜索之后,小冰、小娜还将能跟你聊学术。尽管微软小冰推出之初因为种种问题而广受诟病,但围绕微软小冰的改进工作一直在进行中。
在2016年的开发者大会上,微软CEO萨提亚·纳德拉正式宣布了“对话即平台”战略。很显然,在“对话即平台”的新战略中,小娜和微软小冰处在核心位置。
全球人工智能专利数量,美国、中国、日本位列前三,且数量级接近,三国占总体专利的73.85%。位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8%,美国的16.8%。
北京、上海、广东为中国人工智能专利数量分布的三大中心,与中国经济的分布区域特点相吻合。北上广浙苏五省市占总体的59.62%
人工智能细分领域的专利数量,中国与美国有四项相同。前五项占总体的80%以上。
根据Google软件工程师王咏刚的调查和统计,中国人/华人在人工智能领域里的大牛比比皆是,吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏 ……随口可以说出一大串,他自己在Google的研究团队,微软研究院等地亲眼看到,到处是中国人、华人的面孔。
未来人工智能将会出现三个阶段:
情景一:未来3-5年,仍以服务智能为主。在仍工智能及有技术的基础上,技术取得边际进步,机器始终作为人的辅助;在应用层面,人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。随着数据和场景的增加,人工智能创造的价值呈现指数增长。
情景二:中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破,如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话,甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域,现有的应用向纵深拓展,价值创造限制在技术取得突破的领域。
情景三:长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破,应用范围显著拓宽,人机完全融合,人工智能全面超过人类,无所不在,且颠覆各个行业和领域,价值创造极高。
这场“阿法狗VS李世石”的对战被认为“世纪大战”。2016年3月15日,谷歌人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石的人机大战终于结束。结果,让人大跌眼镜。阿法狗以4:1大胜李世石,人类的围棋阵地又失守了。阿法狗通过“策略网络”(policy network)和“值网络”(value network)两种不同的深度神经网络来分析棋局,挑选“有前途”的棋步,抛弃明显的差棋,判断下子的胜算。之前,谷歌的人工智能团队就已经往阿法狗里输入了几千万局的棋局,让它自己练习。的确,这种深度学习的能力还是挺惊人的。【 详细】
3月23日,微软公司在推特社交平台上发布了名为Tay的人工智能聊天机器人,用户只需在推特上@TayandYou就能得到Tay的回复。Tay被设定为十几岁的少女,其主要目标受众被设定为20岁左右的青少年,除了聊天,Tay还可以说笑话,讲故事等,用户还可以分享一张照片来得到Tay的点评。Tay会在与人们的交流中不断学习,随着时间积累,她的理解能力将逐步提升,变得愈发“智能”。
你能想象你的律师是机器吗?估计,很多人都不相信。现在,人工智能让它变成现实。据英国《每日邮报》报道,IBM公司研发的世界第一个人工智能律师Ross已经诞生。Ross平台基于IBM沃森(Watson)智能电脑,目前就职于纽约 Baker & Hostetler律师事务所,能够处理公司破产等事物。这台机器可以理解语言、回答问题、提出假设并记录法律系统的变化发展。在某些方面,人工智能Ross能比人类做得更好,比如记录信息等。在未来,涉及到律师的许多事情,都得改变了。你可以坐在家里,搞定合同、法律诉讼等。这样,人们的工作将变得简单而轻松。
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