李智+薛睿萌

最近，世界排名第一的中國棋手柯潔在與谷歌人工智能AlphaGo長達4個半小時的首場較量中，最終以四分之一子之差遺憾惜敗。

這場“人機大戰(zhàn)”再次把人工智能話題推到風(fēng)口浪尖。當(dāng)人工智能逐漸成為技術(shù)領(lǐng)域關(guān)于未來的“談資”，各國有哪些公司有望主導(dǎo)人工智能的未來，引發(fā)關(guān)注。

英國：讓機器能自我學(xué)習(xí)

2010年于英國倫敦大學(xué)學(xué)院成立的DeepMind團隊因其發(fā)明的程序AlphaGo在全球名聲大噪。這家年輕的公司在2014年被收購后依然保持著獨立研發(fā)和運營狀態(tài)。

DeepMind的目標是通過開發(fā)強大的通用學(xué)習(xí)算法，并將其融入到人工智能系統(tǒng)或智能程序中，以確保機器能夠進行自我學(xué)習(xí)。

DeepMind開發(fā)了應(yīng)用于不同領(lǐng)域的人工智能程序，其中AlphaGo即為一款擅長游戲的程序，DeepMind為這款程序加裝了圖形處理單元，使程序主動“學(xué)會”進行游戲。

目前，AlphaGo取得的研究成果正在快速復(fù)制到各行各業(yè)，谷歌旗下的DeepMind首個任務(wù)便是用機器學(xué)習(xí)來管理數(shù)據(jù)中心，DeepMind訓(xùn)練了三個具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定通用性，可實現(xiàn)除數(shù)據(jù)中心外，發(fā)電廠、半導(dǎo)體制造及醫(yī)療領(lǐng)域的管理。

中國：人工智能遍及全行業(yè)

過去五年，人工智能在工業(yè)界的火熱程度呈指數(shù)上漲。五年前，機器學(xué)習(xí)作為實現(xiàn)人工智能的一種方式，僅在少數(shù)項目中得以重視和采用。隨著時間推移，機器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭中逐步占據(jù)舉足輕重的地位，其影響力從少數(shù)零星產(chǎn)品迅速擴展到更多場景。

百度、騰訊等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在全球范圍內(nèi)設(shè)立人工智能實驗室和研究院，將人工智能確立為未來發(fā)展的戰(zhàn)略級研發(fā)項目。

人工智能正在慢慢滲透甚至改變所有行業(yè)。大公司和創(chuàng)業(yè)公司的目光正從先前的“互聯(lián)網(wǎng)+”慢慢轉(zhuǎn)向“人工智能+”。此前，滴滴“互聯(lián)網(wǎng)+打車”和美團“互聯(lián)網(wǎng)+O2O”思考的是如何用互聯(lián)網(wǎng)改變傳統(tǒng)行業(yè)，如今，它們關(guān)注的是如何使積累的數(shù)據(jù)提供更多價值。

由此可見，人工智能技術(shù)迎合多行業(yè)的發(fā)展趨勢，成為未來不可或缺的重要部分。

美國：致力機器人視頻識別

隨著人機交互的程度不斷被突破，從弱人工智能到強人工智能的進化是機器人發(fā)展的關(guān)鍵。計算機若能夠?qū)崿F(xiàn)圖片文字識別并做出相應(yīng)推理反饋，則屬于向強人工智能進發(fā)的表現(xiàn)。

2010年成立的美國公司Vicarious就致力于為機器人和計算機研發(fā)圖片和視頻識別系統(tǒng)，模擬大腦識別圖像。Vicarious的目標即復(fù)制人類大腦皮層功能，使機器理解語言并進行數(shù)學(xué)計算。2013年10月，Vicarious聲稱其通過視覺算法精確度達到90%，已經(jīng)通過第一個“圖靈測試”。

Vicarious創(chuàng)始人表示，公司正開發(fā)一種類似人類大腦處理數(shù)據(jù)的新方式，賦予機器輕松識別刺激或概念的能力，從而使機器擁有更加智能的表現(xiàn)。

日本：發(fā)展高科技商業(yè)產(chǎn)品

盡管日本政府對新科技的反應(yīng)非常遲緩，一定程度造成日本近年在全球科技競爭處于邊緣地位，但日本國內(nèi)依然不乏在細分市場占據(jù)頂尖位置的科技公司。

2014年成立的創(chuàng)業(yè)公司Preferred Networks僅一年時間就擁有高達1.2億美元的估值，引起豐田、松下等日本老牌大公司的興趣并發(fā)起合作請求，后者希望通過深度學(xué)習(xí)發(fā)展高科技商業(yè)產(chǎn)品。

在日本，“深度學(xué)習(xí)”被寄予了另一種期望。日本企業(yè)希望從不同于硅谷的角度來挖掘深度學(xué)習(xí)，而Preferred Networks的出現(xiàn)猶如一面旗幟，將構(gòu)成日本科技新一代的主力公司凝聚在一起。

競技游戲并非人工智能的終點

人工智能是賦予機器人的智能；機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法；深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)使得機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)眾多應(yīng)用，進而拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍。

AlphaGo在“人機對戰(zhàn)”中的獲勝，表明了機器能夠掌握以往被認為不可能的技能，有能力在更多領(lǐng)域中展示出驚人的深度學(xué)習(xí)能力。對此，谷歌大中華區(qū)總裁石博盟表示，類似圍棋等人工智能的游戲本身并不重要，重要的是通過游戲的手段使機器模擬人的思維，提升認知與思考能力。

AlphaGo的真正意義在于探索人工智能如何在信息不完美的情況下做出最好的選擇，并將這種技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療、商業(yè)等領(lǐng)域惠及人類，而圍棋等競技游戲僅僅作為一種形式，為人工智能的進步提供啟示。