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(gè)方向也是趨之若鶩，截止到2004年，有超過(guò)20億美元的風(fēng)險投資流入到基于認知技術(shù)研究的產(chǎn)品和服務(wù)里，超過(guò)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(hù)來(lái)說(shuō)，只有當那些科技巨頭在人工智能領(lǐng)域實(shí)現布局，并將這些技術(shù)應用到具體的產(chǎn)品和服務(wù)中時(shí)，他們才能真正感受到人工智能帶來(lái)的優(yōu)勢。而去年恰恰是這些科技巨頭動(dòng)作極其頻繁的一年，接下來(lái)，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(pán)點(diǎn)。

谷歌

KK在谷歌創(chuàng )業(yè)初期跟拉里·佩奇聊過(guò)，已經(jīng)有一個(gè)性能不錯的搜索引擎，為什么還要做一個(gè)？拉里·佩奇說(shuō)，不是要開(kāi)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地位？” 佩奇認為，最好的方式就是投資未來(lái)。佩奇希望繼續增強對未來(lái)科技的布局，繼續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(gè)方向。

1） 對DeepMind的收購及后續運作

2014年年初，谷歌以4億美元的架構收購了深度學(xué)習算法公司——DeepMind，公司創(chuàng )始人哈薩比斯是一位橫跨游戲開(kāi)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(lèi)大腦的工作記憶原理，擁有更加強大的歸納整理和聯(lián)想演繹等邏輯處理能力，從而帶來(lái)更快的任務(wù)處理速度，還可以通過(guò)訓練去自行處理任務(wù)，這種全新的深度學(xué)習算法可用于計算機視覺(jué)和語(yǔ)音識別等領(lǐng)域。

2）自動(dòng)駕駛汽車(chē)

奇點(diǎn)大學(xué)的網(wǎng)絡(luò )與計算部門(mén)負責人Brad Templeton認為，在接下來(lái)的10-20年里最具改變世界潛力的技術(shù)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)，而谷歌在這方面要領(lǐng)先于傳統汽車(chē)廠(chǎng)商。

此前，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)完成了總計70萬(wàn)英里的高速公路無(wú)人駕駛巡航里程。在此基礎上，谷歌于7月份推出了100輛原型車(chē)來(lái)執行小規模的市區道路測試，這是自動(dòng)駕駛行業(yè)首次進(jìn)行的規?；鞘械缆窚y試。谷歌的原型車(chē)安裝了17個(gè)感應裝置，搜集來(lái)的信息能快速建立起一個(gè)半徑200公尺的3D信息圖，讓車(chē)輛對外部環(huán)境進(jìn)行分析判斷，實(shí)現360度的全方位防護。谷歌預計在2014年底前打造200輛測試車(chē)，并在尋求與汽車(chē)制造商進(jìn)行合作，計劃五年內實(shí)現無(wú)人駕駛汽車(chē)的量產(chǎn)和投放市場(chǎng)。

3） 以Nest為基礎的智能家居生態(tài)系統建設

谷歌于2014年1月份以32億美元收購了智能家居制作商Nest，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(zhuān)利，200 多項專(zhuān)利已在美國專(zhuān)利局備案，另有 200 多項專(zhuān)利準備備案。6月份，谷歌通過(guò)Nest花費5.55億美元收購了基于云端的家庭監控公司Dropcam，10月份，又收購了智能家居中樞控制設備公司Revolv，該公司將參與Nest的開(kāi)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，包括一款室內自動(dòng)恒溫計、兩款網(wǎng)絡(luò )監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)域將是未來(lái)人工智能應用的一個(gè)重要市場(chǎng)，所以通過(guò)一系列并購、開(kāi)放平臺的建立、軟件硬件一體化來(lái)打造這個(gè)生態(tài)系統，而Nest創(chuàng )始人Tony Fadell一篇文章的標題《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(yǔ)音識別研究領(lǐng)域的重大進(jìn)展

2014年，谷歌開(kāi)始了開(kāi)發(fā)一套能夠整合公司海量數據的語(yǔ)音系統，這個(gè)正處在測試階段將會(huì )使計算機從本質(zhì)上“聽(tīng)懂”和“思考”人們向谷歌設備輸入的語(yǔ)音。這個(gè)團隊將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )替換成了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，提高了系統對語(yǔ)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(huà)者的真正含義進(jìn)行預測，就像人在談話(huà)時(shí)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(lái)Google的圖形識別引擎不僅僅能夠識別出照片的對象，還能夠對整個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行簡(jiǎn)短而準確的描述。除此之外，谷歌一直在積極吸引圖像識別和計算機視覺(jué)方面的專(zhuān)家參與到谷歌的項目研究中來(lái)，比如說(shuō)向研究計算機視覺(jué)和模式識別的助理教授Devi Parikh授予了谷歌內部研究獎項Faculty Research Awards和 9萬(wàn)美元的無(wú)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。

根據德勤發(fā)布的一份報告顯示，Google在2014年將語(yǔ)音識別的精準度從2012年的84%提升到如今的98%，移動(dòng)端Android系統的語(yǔ)音識別準確性提高了25%；計算機視覺(jué)技術(shù)也取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。如果以計算機視覺(jué)技術(shù)研究者設置的技術(shù)標準來(lái)看，自2010年到2014年，圖像分類(lèi)識別的精準度提高了4倍。

5）總結

總體看來(lái)，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(lái)并給出最佳處理結果”的使命，在這一目標下，谷歌的行為可以大致分成兩個(gè)路徑，第一是覆蓋更多的用戶(hù)使用場(chǎng)景，從谷歌傳統業(yè)務(wù)覆蓋的互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)延伸到智能家居、自動(dòng)駕駛、機器人（2013年收購了8家機器人公司）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(guò)程。第二個(gè)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)習算法，增強圖形識別和語(yǔ)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(hù)服務(wù)的輸出過(guò)程。在這兩個(gè)過(guò)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(hù)帶來(lái)更多的使用場(chǎng)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(lèi)似，都是以互聯(lián)網(wǎng)搜索為基礎，都是技術(shù)導向型公司，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(lái)人工智能的雛形，依托于搜索本身積累的用戶(hù)和數據，再加上云服務(wù)、深度學(xué)習等技術(shù)，很有可能實(shí)現從傳統的互聯(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)習算法之后，將不再懼怕海量數據，反而會(huì )因為數據的增長(cháng)而取得更好的效果，而這些效果將直接體現在圖像搜索、語(yǔ)音識別等具體的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中，從而為用戶(hù)提供更好服務(wù)并吸引更多用戶(hù)，這又會(huì )產(chǎn)生更多數據。因此，百度在人工智能領(lǐng)域的布局既表現出了其作為技術(shù)公司的敏感性和前瞻性，同時(shí)也可以看做是百度走向未來(lái)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)習專(zhuān)家Andrew Ng（吳恩達）加盟百度，并負責同期成立的北美研究中心。由于相對于傳統互聯(lián)業(yè)務(wù)，人工智能的技術(shù)門(mén)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(kāi)競爭的勇氣和實(shí)力，而北美研究中心的建立也表明百度將繼續與硅谷的互聯(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隊將會(huì )成為百度發(fā)展人工智能堅強后盾。

2）大數據積累和平臺開(kāi)放

大數據是人工智能的基礎，而作為天然的大數據企業(yè)，百度擁有強大的數據獲取能力和數據挖掘能力，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、大數據等技術(shù)化作劍鋒。百度除了做好數據積累和挖掘以外，還加快了大數據平臺的開(kāi)放步伐，于2014年4月發(fā)布了大數據引擎，向外界提供大數據存儲、分析和挖掘技術(shù)，而且在醫療、交通和金融領(lǐng)域有了具體應用。

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

3）語(yǔ)音識別和圖像識別

2014年12月，美國《福布斯》發(fā)布文章稱(chēng)，吳恩達及研究團隊發(fā)明了一種新的語(yǔ)音識別方法，這款基于深度學(xué)習的名為“Deep Speech”語(yǔ)音識別系統可以在嘈雜環(huán)境下實(shí)現將近 81% 的辨識準確率?？突仿〈髮W(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(yǔ)音識別在未來(lái)的應用效果?！?吳恩達表示，該語(yǔ)音識別系統采用深度學(xué)習算法取代了原來(lái)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)行訓練，讓語(yǔ)音識別系統更加簡(jiǎn)單。同時(shí)這套系統還使用了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(guò)并行連接，能夠用比普通計算機處理器更快的速度訓練語(yǔ)音識別模型，從而提高工作效率。

在圖像識別方面，余凱稱(chēng)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)習技術(shù)來(lái)提高圖像識別的精度。2014年9月，百度云結合百度深度學(xué)習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(lèi)似人腦思維的方式去識別、搜索圖片中的物體和其他內容。

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(guò)深度學(xué)習來(lái)模擬人類(lèi)大腦的神經(jīng)元，參數規模達到百億級別，構建了世界上最大規模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

百度在國內擁有十幾座云計算中心，為滿(mǎn)足人工智能在計算和存儲上的高要求，還投入使用了4萬(wàn)兆交換機，并在探索10萬(wàn)兆交換機。百度還是全球首家將GPU用于人工智能和深度學(xué)習領(lǐng)域、并規?；逃肁RM服務(wù)器的公司。百度將這些整合在一起，就形成強大的存儲計算能力，從而可以進(jìn)行多樣的并行計算，支持生成、配置針對不同應用和場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò )結構，從而為人工智能提供有力的硬件支持。

5）自動(dòng)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(dòng)化駕駛技術(shù)。其中，百度的三維地圖及相關(guān)數據服務(wù)也將被融入寶馬的車(chē)輛導航系統中，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供技術(shù)支撐。雙方計劃在接下來(lái)三年時(shí)間內，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，通過(guò)智能技術(shù)加強道路行駛安全性，減少交通事故及人員傷亡。

6）總結

百度在人工智能領(lǐng)域的布局可以總結為三點(diǎn)，第一，具有戰略眼光，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(xiàn)使得人工智能技術(shù)能夠迅速落地，轉化成具體的產(chǎn)品和服務(wù)。也正因如此，2014年11月首屆百度技術(shù)節才會(huì )以“奇點(diǎn)臨近 技術(shù)引領(lǐng)未來(lái)”為主題，展望如何通過(guò)人工智能來(lái)改變世界。

Facebook

Facebook在人工智能領(lǐng)域的布局主要圍繞著(zhù)其用戶(hù)的社交關(guān)系和社交信息來(lái)展開(kāi)，在2013年加入公司的深度學(xué)習鼻祖Yann LeCun的幫助下，公司的圖像識別技術(shù)和自然語(yǔ)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(dòng)者，而該技術(shù)的最主要應用就是圖像識別的自然語(yǔ)言處理，這與Facebook的需求和已經(jīng)積累的數據類(lèi)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，其臉部識別率的準確度達到97%。而他領(lǐng)導的Facebook人工實(shí)驗室研發(fā)的算法已經(jīng)可以分析用戶(hù)在Facebook的全部行為，從而為用戶(hù)挑選出其感興趣的內容。而不久后，那些算法還能夠分析用戶(hù)在狀態(tài)帖子中輸入的文本，進(jìn)而自動(dòng)提示相應的標簽。他還表示，想在Facebook中建立一個(gè)智能助手，如果用戶(hù)上傳的照片中又令人尷尬的內容會(huì )進(jìn)行識別和提醒。用LeCun的原話(huà)來(lái)說(shuō)就是——Facebook人工智能實(shí)驗室的職責就是給予用戶(hù)更多的在線(xiàn)身份控制權，而不是削弱你的控制。

IBM

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

1）超級計算機沃森的開(kāi)放戰略

2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開(kāi)發(fā)、商用及增強“Watson”及其他認知技術(shù)，還將給其投入10億美元資金用于研發(fā)和其他投資?，F在，IBM宣稱(chēng)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(guò)去的臥室那么大縮減成三個(gè)披薩盒那么大。同時(shí)，IBM還推出了兩項Watson數字顧問(wèn)服務(wù)，一項用于幫助企業(yè)從海量數據獲得洞見(jiàn)，另一項則旨在使得數據可視化。Gartner預計在2015年之前，將會(huì )形成一個(gè)由Watson衍生出來(lái)的巨大的智能顧問(wèn)市場(chǎng)；而法國農業(yè)信貸銀行預測那些系統創(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)在醫療和金融行業(yè)都有所應用的Watson又開(kāi)始與紐約基因中心（New York Genome Center, NYGC）的合作。8月，IBM聲稱(chēng)Watson即將被用于科學(xué)研究，目前，測試科學(xué)假設和理論常常需要花費幾天甚至幾個(gè)月時(shí)間。不過(guò)，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(guò)Watson Group收購了人工智能創(chuàng )業(yè)公司Cognea，該公司開(kāi)發(fā)了一個(gè)認知計算和對話(huà)式人工智能平臺，為用戶(hù)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(hù)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去年收購的云計算基礎設施業(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(kāi)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(lèi)大腦的SyNAPSE（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即“自適應塑料可伸縮電子神經(jīng)形態(tài)系統”）芯片，相比前一代原型，新的芯片已達到量產(chǎn)要求，并且擁有100萬(wàn)個(gè)“神經(jīng)元”內核、2.56億個(gè)“突觸”內核以及4096個(gè)“神經(jīng)突觸”內核，而功率則僅有70毫瓦，該芯片能夠模仿人腦的運作模式，更擅長(cháng)進(jìn)行模式識別，而且低功耗，在認知計算方面要遠遠穿過(guò)傳統計算架構。

3）總結

IBM在人工智能領(lǐng)域的布局還是在圍繞著(zhù)Watson和SyNAPSE做文章，這代表著(zhù)他們在人工智能領(lǐng)域長(cháng)時(shí)間技術(shù)積累，同時(shí)IBM也在越來(lái)越開(kāi)放，希望能像其他科技巨頭一樣，建立一個(gè)真正的開(kāi)放性的技術(shù)平臺，真正組建一個(gè)生態(tài)系統，因為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)門(mén)檻相對較高，所以在這個(gè)時(shí)代來(lái)臨時(shí)，或許會(huì )成為IBM逆轉的好時(shí)機。

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