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全民AI淘金热:苹果亚马逊最务实,微软IBM不接地气,谷歌或成大

2017-12-21  本文已影响11人  七七_af9b

姓名:张安琪  学号:17021211235

转载自:https://www.leiphone.com/news/201712/CZRLYgH0slJYiDAs.html,有删节。

【嵌牛导读】:作为下一个科技前沿的AI,已经成为巨头争霸的主战场。日前国外知名科技媒体Medium发布专栏长文,剖析了这场争霸赛的复杂现状,以及巨头们各自的优势与立足点,并对未来做出了合理预测。

【嵌牛鼻子】:AI、巨头争霸、苹果、亚马逊、微软、IBM

【嵌牛提问】:谁将领导科技前沿的AI?

【嵌牛正文】:

人工智能与人类之间的较量成为了好莱坞大片的主旋律情节,占据了杂志和报纸的封面,引起了人们的高度关注。 预言家们警告说,人工智能会消除工作,破坏法律,并引起战争。 但是这样的预测是在遥远的未来。今天的比赛不是人与机器之间的比赛,而是存在世界科技巨头之间,这些巨头正狂热地投资,意图在人工智能领域取得领先优势。

和过去个人电脑和手机电话等新技术浪潮一样,人工智能可以帮助科技巨头检修现有业务,并创造新的企业,以此重塑他们商业模式。但它也带来一种威胁。Jeff Wilke是亚马逊“全球消费者”的首席执行官,同时也是贝索斯的助手,他说:“如果你是一家科技公司,而你不把人工智能作为一项核心竞争力,那么你就要准备好迎接外部的创新冲击。”

在激烈的竞争、高额的希望和炒作的推动下,人工智能热潮感觉上就像是第一次加州淘金热。尽管百度阿里巴巴等中国企业也在投资人工智能,并将其部署在国内市场,但最明显的勘探者仍然是西方科技公司。Alphabet被广泛认为处于领先地位。该公司多年来一直从人工智能中获得可观利润,并拥有许多最为知名的研究人员。但现在还是比赛初期,比赛还远未结束。在接下来的几年中,大型科技公司将在三个方面争锋相对。他们将继续争夺人才,帮助培养企业“大脑”;他们将尝试比对手更有效地将机器学习应用于现有业务;他们会尝试在人工智能的帮助下创造新的利润中心。

白痴天才

最疯狂的冲动是为了人才,这比数据和计算能力要稀缺得多。人工智能“建造者”的需求激增,远远超过了研究这些技术的顶尖学生的数量。

微软公司的Gurdeep Singh Pall表示,今天的AI系统就像“白痴”。“它们非常擅长自己所从事的行业,但是如果没有正确地使用,就是一场灾难。”雇用合适的人员对于公司的生存至关重要(一些初创公司因缺乏正确的人工智能技术而失败),这掀起了一个企业学术部门掠夺大学教授和未毕业学生的狂潮。

招聘会现在类似疯狂的“沃尔玛的感恩节黑色星期五”,卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院院长安德鲁·摩尔(Andrew Moore)这样说。该机构是AI研究先驱机构(因其机器人部门在2015年被Uber疯狂掠夺而闻名)。学术会议将成为抢购人才的好地方,比如本周在加利福尼亚州长滩的“神经信息处理系统”会议。最好的招聘人员是学术界的AI名人:像Facebook的Yann LeCun和Google的Geoffrey Hinton这样的人,他们之前都是大学的教授,现在还保持着与大学的联系。他们可以吸引别人和他们一起工作。如果巨额薪酬还不够的话,私人数据也可以作为一大筹码。

全球人工智能领域合并与收购交易数量

如果这些都行不通,企业就会购买整个创业公司。在2014年,科技行业首次注意到了这一趋势,当时谷歌(Google)花了大约5亿美元购买了DeepMind——一家没有收入或可销售产品的初创企业,只有一群“深度学习”的研究人员。在这笔收购之后,这个团队设计了一个在围棋上击败击败世界冠军的项目,AlphaGo。其他公司也纷纷斥资购买亏损创业公司,这些创业公司通常不会根据未来的利润甚至销售额来估值,而是会为每位员工收取高达500万至1000万美元的价格。

关闭的门后

公司对如何处理员工有不同的理念。 像微软和IBM这样的一些公司,在人工智能研究方面投入巨资,发表了大量论文,但并不要求研究人员将他们的发现用于盈利活动。 另一种譬如苹果和亚马逊,没有太多的研究计划,他们期望所有的工作都能投入到产品中,并对自己的工作守口如瓶。 Google和Facebook则处于两者之间,不要求自己的研究人员只在赚钱的业务上才花费力气。

企业附属机构人工智能相关研究

激烈的人才争夺战可能迫使保密的公司变得更加开放。“如果你告诉他们,跟我们一起工作,但你不能告诉任何人你在做什么,那么他们就不会来,因为你扼杀了他们的职业生涯。”负责Facebook的AI研究实验室的LeCun先生解释说。在保密与吸引力之间的这种折衷也适用于中国巨头,他们正在试图建立西方前哨基地,并聘请美国研究人员。百度于2013年和今年,在硅谷开设了两个以人工智能为重点的研究实验室。西方人工智能研究人员对它们的评价很高,但是更喜欢为美国巨头工作,部分原因是后者相对透明。

如果企业能吸引合适的AI人才,他们的劳动力指数就会呈指数倍增长。安德森·霍洛维茨(Andreessen Horowitz)的本尼迪克特·埃文斯(Benedict Evans)说,人工智能“就像拥有一百万名实习生由一个人支配”一样。这种计算能力接着被整合到企业现有的业务中。

人工智能的优势在企业对用户需求的预测中最为明显。例如,自动化的推荐和建议约占Netflix上用户观看视频的四分之三,超过人们在亚马逊购买的三分之一以上。拥有流行APP Instagram的Facebook使用机器学习来识别帖子、照片和视频的内容,向用户展示相关内容,并过滤垃圾邮件。之前它按照时间顺序排列帖子,但通过根据相关性提供帖子和广告,用户更多参与了进来。

Facebook的应用AI团队的负责人Joaquin Candela认为,如果没有机器学习,Facebook永远不会达到目前的规模。那些没有在搜索引擎中使用人工智能或使用得太迟的公司,像雅虎的搜索引擎以及微软的Bing,都在挣扎当中。

亚马逊和谷歌在将AI应用于一系列业务方面进展最为迅速。机器学习使亚马逊的在线和物理运营更加高效。它在仓库有大约80,000个机器人,并使用AI对库存进行分类,决定分配给哪些卡车。对于杂货店订购,它已经应用计算机视觉识别哪些草莓和其他水果足够成熟和新鲜,可以交付给客户,并且正在开发自动化的无人机,未来用来交付订单。

至于谷歌,它使用人工智能来分类YouTube及其在线视频网站上的内容,去除一些令人反感的东西,并在其应用程序Google照片中识别用户并将其分组。人工智能也嵌入到Android也就是谷歌的操作系统中,帮助其更顺畅地工作,并预测人们有兴趣使用哪些应用程序。 Google Brain被认为是在盈利前提下,通过改进算法等方法,在AI领域应用机器学习的最佳研究组织之一。至于DeepMind,这家英国公司可能从来没有为Alphabet创造过多的实际收入(AlphabetGo项目是公关 行为),但是它通过提高全球数据中心的能源效率,帮助母公司节省了资金。

人工智能也在企业界得到应用。IBM的AI平台Watson的老板大卫·肯尼(David Kenny)预测,将会有“两种AI”:企业通过向消费者提供AI赋能的服务而获利,以及为企业提供这些AI服务的公司。在实践中,这两个世界因为科技巨头的云计算而交汇。提供商正在竞相使用AI来区分他们的产品并锁定客户。亚马逊网络服务,微软Azure和谷歌云这三个最大的应用程序编程接口(API)为其他公司提供机器学习功能。例如,微软的云产品Azure帮助Uber建立验证工具,要求司机在工作时自拍,以确认他们的身份。 Google Cloud提供了一个“求职API”,帮助公司匹配最佳职位的求职者。

大脑中的AI

从零售到媒体等其他行业的许多公司,都从“AI民主化”之下的云业务大促销中获益。对价值2500亿美元的云计算市场来说,为那些没有能力或规模独立建立先进能力的公司提供人工智能,可能是一个赚大钱的机会。但是提供商往往必须根据客户的复杂需求定制API,这是非常耗时的。微软凭借向客户销售软件并提供支持的历史,在这方面似乎表现良好。负责运行Google Cloud的Diane Greene指出,AI产品变得越来越“自助”只是时间问题。

另一个竞争者是IBM,该公司为其Watson平台举行了巨大的营销活动。人工智能的研究人员往往轻视IBM,因为IBM拥有大量的咨询业务,并以重视实践利润超过数据信息而出名。批评者还指出,虽然IBM已经在Watson上投资了超过150亿美元,并在2010年到2015年间花费了50亿美元收购公司,但其中大部分是为了获取专有数据,而且并没有自己独特的数据。但是IBM的弱点可能不会成为大碍。大多数企业的老板对于拥有一个人工智能战略感到压力山大,他们愿意慷慨解囊迅速获得一个。

迄今为止,科技巨头们大都试图通过应用AI来从现有业务中获取利润。在接下来的几年里,他们希望AI能让他们建立新的业务。激烈竞争的一个领域是虚拟助手。智能手机非常了解用户,但是以人工智能为代表的虚拟助手则旨在让这种关系更进一步,无论是通过手机还是智能通话系统。苹果在2010年收购了语音助手Siri,首先开始探索这一可能。从那时起,亚马逊,谷歌和微软也投入巨资:结果他们的语音助手识别效果更好。三星,Facebook和百度也在竞相提供相应产品。

用一个算法来统治所有

目前还不清楚独立通话装置是否会成为一个巨大的市场,但可以肯定的是,人们将超越文本与互联网互动。“所有这些公司都明白,谁扼住消费者的这个瓶颈,谁就将统治市场。” 关于AI的著作《The Master Algorithm》 的作者 Pedro Domingos表示。

在未来,增强现实(AR)设备是人工智能的另一个机会。像Snap这样的移动应用程序——一个消息应用程序,以及PokémonGo游戏,都是AR的早期例子。但AR可以更彻底地改变人们与互联网的关系,使他们不再从小屏幕上,而是通过周围的永恒的体验来消费数字信息。 AR设备将提供便携式AI功能,如同声传译和面部识别。

在AR竞赛中,大型科技公司还没有度过预热阶段。谷歌和苹果已经推出了AR软件开发工具包;他们都希望开发人员在其平台上构建使用AR的应用程序。开发AR硬件也成为一种潮流。谷歌很早就推出了AR眼镜的原型,但他们失败了。微软开发了一款名为HoloLens的耳机,但价格在3000-5000美元之间,这注定是一个小众产品。其他公司包括Facebook和苹果公司,都在计划自己的产品。在AI领域的领先地位使他们在这些新领域也迅速成为领导者。

自动驾驶领域最为明显。科技公司行驶数百万英里以建立大型专有数据,并利用计算机视觉来训练他们的系统,识别现实世界中的物体。潜在的利益是巨大的。个人交通是一个广阔的市场,全球价值10万亿美元左右,无论谁攻破自动驾驶领域,都可以将自己的知识应用于其他基于人工智能的项目,如无人机和机器人。在搜索引擎领域,人们会选择使用足够好的服务,但自动驾驶领域不同,用户更倾向于使用安全记录最好的自驾车,这意味着企业如果能最好的使用人工智能来映射物理世界,并记录在案最少的车祸事件,就将享受极大的利润。

每家公司都以不同的方式处理这个问题。中国巨头百度(Baidu)正在试图建立一个自驾车操作系统,类似谷歌(Google)在移动设备上的Android系统一样(虽然目前还不清楚计划如何赚钱)。Alphabet也有自己的自主车型,还有Uber,电动汽车制造商特斯拉,以及一群鲜为人知的创业公司,以及日益成熟的汽车制造商 (据传苹果在汽车领域的野心已经消退)。

自动驾驶汽车只是科技公司的人工智能战略正超越软件虚拟世界而转向硬件的一个例子。包括Alphabet,Apple和Microsoft在内的许多公司,正在投资建设专门的强大的“AI芯片”,可以为他们的各种活动提供支持。它们将与那些由NVIDIA公司制造的芯片进行竞争,后者已经在各种AI领域中(如自动驾驶汽车和虚拟现实)使用的强大芯片建立起了帝国。

目前还不清楚Alphabet和Apple等公司是否会将这些芯片出售给对手公司,还是保留给自己。他们有足够的动机利用创新来改善自己的服务,而不是把它们租借或者出售给竞争对手——如果这意味着极少数公司在强大的计算能力上发展出重大优势,这可能会成为一个问题。

这又引出了一个更大的问题,即人工智能是否会进一步集中在今天的科技巨头之间。考虑到现在的科技集团拥有丰富的数据、计算能力、智能算法和人才优势,更不用作为投资的先行者,他们似乎很可能会获取人工智能的大部分收益。历史已经指出这种集中的可能性;一小部分技术公司占据了数据库和个人计算机领域的统治地位(Oracle和IBM在数据库领域,微软和苹果在个人电脑领域),虽然只在一段时间之内。

通过计算,在人才、计算能力和数据方面,Google似乎处于领先地位。它可以买得起最聪明的人,拥有从无人机、汽车到智能软件等各种各样的项目,对机器学习感兴趣的人很少离开那里。其他公司必须学会认真对待人工智能,但是Google的创始人则一开始就是机器学习的忠实拥趸,并一直认为将之视为一种竞争优势。

AI的精神家园

科技行业中的一些人,比如特斯拉和火箭公司SpaceX的老板Elon Musk,担心Alphabet和其他公司垄断AI人才和专业知识。他和其他一些著名的硅谷老板资助了OpenAI,这是一家非营利性的研究机构,专注于AI研究,没有任何企业联系。马斯克和其他人都担心,当一家公司最终打破“普通人工智能”,一台计算机可以执行任何人类任务而无需明确规划其能力时,会发生什么。这样的愿景可能只在几十年之后,但这并不妨碍Google谈论它。 Google Brain的老板杰夫·迪恩(Jeff Dean)说:“我们当然想要打破“普通人工智能。”如果一个公司做到了这一点,它可以完全改变竞争格局。

同时,很多事情取决于科技公司是否开放和合作。除了发表论文之外,现在许多公司都把他们的机器学习软件库开源,为竞争对手和独立开发者提供内部工具。 Google的软件库TensorFlow特别受欢迎。 Facebook已经开源了两个库Caffe2和Pytorch。开放性具有战略优势。工具在被使用的同时会得到调试,并且为公司在之后得到良好声誉。另一个非营利性研究机构人工智能研究所的奥伦·伊佐尼(Oren Etzioni)打趣道:“要小心那些带着礼物的怪人。”

这个领域的一位大师担心,像TensorFlow这样的软件库会吸引有才华的研究人员,但是这些软件库的主人可能会在以后开始收费,或者以其他方式利用这些收益来获利。这种谨慎可能是明智的,但在淘金热的当时,很少有人进行长期思考。现在硅谷也是一样。大多数技术人员都被AI带来的希望和和潜在利润所占据,没有时间担心未来。

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