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人工智能顶级玩家

 GXF360 2017-08-11

方向生

从 2016年年初AlphaGo战胜李世石,获得韩国棋院颁发的“名誉职业九段”证书开始,人工智能逐渐进入大众的视野。2017年是人工智能作为科学概念提出的61周年,愈演愈烈的AI浪潮成为最引人注目的科技热点之一。

近年来,随着人工智能的计算能力大幅提升,深度学习算法不断提高,机器学习变得更为强大。同时,数据量的急剧增长大大推动了算法发展和人工智能研发加速。目前,人工智能已具备实现大规模商用的潜力,特别是在语音识别、无人驾驶等领域都有大爆发的趋势。

人工智能对大规模并行计算、深度学习算法、大数据的要求,决定了目前只有少数几家顶级的互联网公司才具备进行研究和商业化的能力。2016年9月,谷歌、亚马逊、Facebook、IBM及微软等几家公司宣布成立AI联盟,并取了个很长的名字——Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society,意为“为大众和社会谋福祉的 AI合作组织”。这是一个非盈利性组织,旨在促进公众对AI的理解,以及制定行业标准。

这几家公司都是国外人工智能领域的顶级玩家,当然国内也不乏百度、阿里巴巴等佼佼者。

谷歌

大家对谷歌人工智能的了解可能开始于AlphaGo,它在深度学习的帮助下达到了战胜围棋高手的水准。虽然 1997年IBM公司的“深蓝”计算机就已用穷举法击败世界国际象棋冠军了,但与能够深度学习的AlphaGo不可同日而语。

谷歌的人工智能在语言和图像识别方面尤其出色。2016年5月19日,在年度I/O开发者大会上,谷歌发布了配有内置扬声器的语音激活设备Google Home,其语音功能非常强大,可以直接与用户进行双向对话,实现了用语音控制整个智能家居系统的预期目标。

目前,谷歌公司公布了它的深度机器学习开源平台——TensorFlow。任何人只要拥有电脑和网络连接,并懂一点点深度学习算法,就能使用有史以来最强大的机器学习平台。

微软

聊天机器人小冰和小娜(Cortana)作为虚拟助理已被大多数微软用户所熟悉,它们背后所代表的就是微软多年以来对机器学习、对话识别和自然语言领域的投入和深度研究成果。20多年前,在微软研究院成立初期就有部分工作集中在包括语音识别、自然语言和计算机视觉等在内的人工智能研究上,有力推进了人工智能以及包括机器学习等在内的相关领域的发展。

最近,微软研究院利用深度学习,在语音识别和图像识别上又有重大突破,并将其成果应用到诸多微软产品中。2016年10月17日,微软宣布实现了语音识别的重大突破——机器语音识别错误率 (WER)降至5.9%,此举可与职业转录员媲美。在图像理解方面,微软的技术已超越人类,将错误率降至3.57%,而人类的错误率是5.1%。

亚马逊

除了我们所熟知的电子商务零售平台之外,亚马逊其实也是人工智能领域的种子选手。当谷歌、微软、IBM都在宣传自己的AI技术进展时,鲜有宣传的亚马逊却已将至少百万台智能音响Amazon echo推广至普通家庭,在世界第一的公有云AWS上提供AI技术支持。而实现这一功能的,是其背后的Alexa系统。

Alexa系统是首个通过语音指令驱动的 AI语音助理软件。亚马逊的Alexa系统在竞争中处于优势地位,亚马逊甚至已经在深入研究如何根据语音推测出人类的情感变化。

2016年12月,在新零售业务Amazon Go中,亚马逊充分展示了机器视觉、深度学习算法和传感器三大技术整合的人工智能系统的能力。

IBM

沃森(Watson)是IBM公司研发的人工智能系统。2011年2月,在美国最受欢迎的智力问答节目《危险边缘》中,沃森打败了人类对手,用自然语言实现深度问答,展示了其强大的学习能力。

2016年8月,在学习了海量医学论文后,沃森用10分钟左右的时间,为一名60岁的女性患者诊断出了很难判断的白血病类型,并向东京大学医科学研究所的医务人员提出了适当的治疗方案,为这名女性患者的及早康复作出了贡献。

2016年11月,IBM宣布该公司的研究团队成功地将深度学习和神经网络技术应用于对癌细胞有丝分裂的识别中。这有望改变现有的癌症诊断方式,降低错误率。

百度

作为最早布局人工智能的技术公司之一,百度公司研发的“百度大脑”已建成超大规模的神经网络,拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练,能模拟人脑的工作机制。

百度大脑以 API或 SDK的形式,将人工智能的图像、语音、自然语言处理、用户画像等核心能力对外共享。

阿里巴巴

2016年8月,阿里巴巴推出了人工智能ET。ET基于强大的阿里云计算能力,学习海量的人类大数据,正在多个领域不断进化。目前,ET已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。

ET能实现直播实时字幕、看图说话、个性化推荐、体育视频分析等功能,帮助人们更好地接受和处理各种格式的信息,还能提供包括智能客服、工业设备异常检测、法庭庭审速记、金融风控、电子商务恶意行为监测等企业解决方案,帮助企业、机构降低成本,提高效率,减少风险。同时,ET还实现了交通预测和社会公众趋势预测,提高相关单位的社会公众服务和管理水平。在浙江省交通运输厅与阿里巴巴合作试点的“杭州城市数据大脑”项目中,实时路况监测成本下降了90%,未来路况预测准确率高达91%以上。

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