哪些是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先公司？

隨著人工智能在現(xiàn)代軟件和服務(wù)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，各大科技公司都在努力開發(fā)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)供內(nèi)部使用，并通過云服務(wù)向公眾銷售。

每個(gè)人都經(jīng)常成為人工智能研究新領(lǐng)域的頭條新聞，盡管谷歌的DeepMind 人工智能AlphaFold 和AlphaGo 系統(tǒng)可能對(duì)公眾的人工智能意識(shí)產(chǎn)生了最大的影響。

有哪些人工智能服務(wù)可用？

所有主要的云平臺(tái)——亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟Azure 和谷歌云平臺(tái)——都提供了對(duì)GPU 陣列的訪問，用于訓(xùn)練和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，谷歌也準(zhǔn)備讓用戶使用其張量處理單元——定制其設(shè)計(jì)針對(duì)訓(xùn)練和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了優(yōu)化的芯片。

所有必要的相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)都可以從三大巨頭中獲得，基于云的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，能夠保存訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的大量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以準(zhǔn)備分析的服務(wù)，可視化工具清楚地顯示結(jié)果，以及簡(jiǎn)化模型構(gòu)建的軟件。

這些云平臺(tái)甚至簡(jiǎn)化了自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建，谷歌提供了一項(xiàng)服務(wù)，可以自動(dòng)創(chuàng)建AI 模型，稱為Cloud AutoML。這種拖放式服務(wù)可構(gòu)建自定義圖像識(shí)別模型，并且要求用戶沒有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)。

基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)在不斷發(fā)展。亞馬遜現(xiàn)在提供了一系列旨在簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程的AWS 產(chǎn)品，并且最近推出了Amazon SageMaker Clarify，這是一種幫助組織消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能導(dǎo)致訓(xùn)練模型出現(xiàn)偏差預(yù)測(cè)的偏見和不平衡的工具。

對(duì)于那些不想構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而是想使用AI 驅(qū)動(dòng)的按需服務(wù)（例如語(yǔ)音、視覺和語(yǔ)言識(shí)別）的公司，Microsoft Azure 在以下方面的服務(wù)范圍內(nèi)脫穎而出提供，緊隨其后的是Google Cloud Platform，然后是AWS。與此同時(shí)，IB+M 除了更通用的按需產(chǎn)品外，還試圖銷售針對(duì)從醫(yī)療保健到零售的各個(gè)領(lǐng)域的特定行業(yè)AI 服務(wù)，將這些產(chǎn)品組合在IBM Watson 保護(hù)傘下，并已投資20 億美元收購(gòu)The Weather解鎖大量數(shù)據(jù)以增強(qiáng)其人工智能服務(wù)的渠道。

那些科技公司在人工智能競(jìng)賽中獲勝？

在內(nèi)部，每個(gè)科技巨頭和Facebook 等其他公司都使用人工智能來(lái)幫助推動(dòng)無(wú)數(shù)的公共服務(wù)：提供搜索結(jié)果、提供推薦、識(shí)別照片中的人和事物、按需翻譯、發(fā)現(xiàn)垃圾郵件——這個(gè)列表很廣泛。

但這場(chǎng)人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)最明顯的表現(xiàn)之一是虛擬助手的興起，例如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、谷歌助手和微軟的Cortana。

嚴(yán)重依賴語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理，需要龐大的語(yǔ)料庫(kù)來(lái)回答查詢，大量的技術(shù)用于開發(fā)這些助手。

但是，雖然蘋果的Siri 可能首先脫穎而出，但谷歌和亞馬遜的助手已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域超越了蘋果——能夠回答廣泛查詢的谷歌助手和擁有大量“技能”的亞馬遜的Alexa ' 第三方開發(fā)人員創(chuàng)建以增加其功能。

隨著時(shí)間的推移，這些助理正在獲得能力，使他們的反應(yīng)更快，能夠更好地處理人們?cè)诔Ｒ?guī)對(duì)話中提出的問題類型。例如，谷歌助手現(xiàn)在提供了一項(xiàng)名為“持續(xù)對(duì)話”的功能，用戶可以在其中詢問他們最初查詢的后續(xù)問題，例如“今天天氣怎么樣？”，然后是“明天怎么樣？”并且系統(tǒng)理解后續(xù)問題也與天氣有關(guān)。

這些助手和相關(guān)服務(wù)還可以處理的不僅僅是語(yǔ)音，最新版本的Google Lens 能夠?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)換為圖像，并允許您使用照片搜索衣服或家具。

盡管內(nèi)置于Windows 10 中，但Cortana 最近經(jīng)歷了一段特別艱難的時(shí)期，亞馬遜的Alexa 現(xiàn)在可以在Windows 10 PC 上免費(fèi)使用。與此同時(shí)，微軟改造了Cortana 在操作系統(tǒng)中的角色，使其更專注于生產(chǎn)力任務(wù)，例如管理用戶的日程安排，而不是其他助手中更多以消費(fèi)者為中心的功能，例如播放音樂。

哪些國(guó)家在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位？

認(rèn)為美國(guó)科技巨頭將人工智能領(lǐng)域縫合起來(lái)是一個(gè)很大的錯(cuò)誤。中國(guó)公司阿里巴巴、百度和聯(lián)想在從電子商務(wù)到自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域大力投資人工智能。作為一個(gè)國(guó)家，中國(guó)正在推行一項(xiàng)三步走計(jì)劃，將人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)閲?guó)家的核心產(chǎn)業(yè)，到2020 年底將價(jià)值1500 億元人民幣（220 億美元），到2030年成為世界領(lǐng)先的人工智能強(qiáng)國(guó)。

百度已投資開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車，由其深度學(xué)習(xí)算法百度AutoBrain 提供支持。經(jīng)過幾年的測(cè)試，其阿波羅自動(dòng)駕駛汽車在測(cè)試中行駛了超過300 萬(wàn)英里，在全球27 個(gè)城市運(yùn)送了超過10 萬(wàn)名乘客。

百度今年在北京推出了40輛Apollo Go Robotaxis車隊(duì)。該公司創(chuàng)始人曾預(yù)測(cè)，五年內(nèi)自動(dòng)駕駛汽車將在中國(guó)城市普及。

百度、阿里巴巴和騰訊等大公司薄弱的隱私法、巨額投資、協(xié)同數(shù)據(jù)收集和大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，意味著一些分析人士認(rèn)為，在未來(lái)的人工智能研究方面，中國(guó)將比美國(guó)更具優(yōu)勢(shì)一位分析師將中國(guó)領(lǐng)先美國(guó)的可能性描述為500 比1 對(duì)中國(guó)有利。

百度的自動(dòng)駕駛汽車，改裝的寶馬3系。

如何開始使用人工智能？

雖然你可以為你的PC 購(gòu)買一個(gè)中等強(qiáng)大的Nvidia GPU——大約在Nvidia GeForce RTX 2060 或更快的某個(gè)地方——并開始訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但最簡(jiǎn)單的人工智能相關(guān)服務(wù)試驗(yàn)方法可能是通過云。

所有主要的科技公司都提供各種AI 服務(wù)，從構(gòu)建和訓(xùn)練您自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)設(shè)施到允許您按需訪問AI 驅(qū)動(dòng)的工具（例如語(yǔ)音、語(yǔ)言、視覺和情感識(shí)別）的網(wǎng)絡(luò)服務(wù).

AI將如何改變世界？

機(jī)器人和無(wú)人駕駛汽車

機(jī)器人能夠自主行動(dòng)并理解和導(dǎo)航周圍世界的愿望意味著機(jī)器人和人工智能之間存在自然重疊。雖然人工智能只是機(jī)器人技術(shù)中使用的技術(shù)之一，但人工智能正在幫助機(jī)器人進(jìn)入新領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛汽車、送貨機(jī)器人以及幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)新技能。2020 年初，通用汽車和本田推出了電動(dòng)無(wú)人駕駛汽車Cruise Origin，谷歌母公司Alphabet 旗下的自動(dòng)駕駛集團(tuán)Waymo 最近在亞利桑那州鳳凰城向公眾開放了機(jī)器人出租車服務(wù)，提供了服務(wù)覆蓋城市50平方英里的區(qū)域。

假新聞

我們即將擁有可以創(chuàng)建逼真圖像或以完美音調(diào)復(fù)制某人聲音的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨之而來(lái)的是具有巨大破壞性的社會(huì)變革的潛力，例如不再能夠相信視頻或音頻片段是真實(shí)的。人們也開始擔(dān)心這些技術(shù)將如何被用來(lái)盜用人們的圖像，并且已經(jīng)創(chuàng)建了一些工具來(lái)令人信服地將名人面孔拼接到成人電影中。

語(yǔ)音和語(yǔ)言識(shí)別

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)幫助計(jì)算機(jī)識(shí)別人們?cè)谡f什么，準(zhǔn)確率接近95%。微軟的人工智能和研究小組還報(bào)告說，它開發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)，可以像人工轉(zhuǎn)錄員一樣準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄口語(yǔ)。

隨著研究人員追求99% 準(zhǔn)確率的目標(biāo)，預(yù)計(jì)與計(jì)算機(jī)對(duì)話會(huì)隨著更傳統(tǒng)的人機(jī)交互形式變得越來(lái)越普遍。

與此同時(shí)，OpenAI 的語(yǔ)言預(yù)測(cè)模型GPT-3 最近引起了轟動(dòng)，因?yàn)樗軌騽?chuàng)建可以被視為由人類編寫的文章。

人臉識(shí)別和監(jiān)控

近年來(lái)，面部識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率有了飛躍，中國(guó)科技巨頭百度表示，只要視頻中的面部足夠清晰，它就能以99% 的準(zhǔn)確率匹配面部。雖然西方國(guó)家的警察部隊(duì)一般只在大型活動(dòng)中嘗試使用面部識(shí)別系統(tǒng)，但在中國(guó)，當(dāng)局正在開展一項(xiàng)全國(guó)性的計(jì)劃，將全國(guó)的閉路電視與面部識(shí)別連接起來(lái)，并使用人工智能系統(tǒng)跟蹤嫌疑人和可疑行為，并且還擴(kuò)大了警方對(duì)面部識(shí)別眼鏡的使用。

盡管隱私法規(guī)在全球范圍內(nèi)各不相同，但這種對(duì)人工智能技術(shù)（包括可以識(shí)別情緒的人工智能）的侵入性使用可能會(huì)逐漸變得更加普遍。然而，對(duì)面部識(shí)別系統(tǒng)公平性的強(qiáng)烈反對(duì)和質(zhì)疑導(dǎo)致亞馬遜、IBM 和微軟暫?；蛲Ｖ瓜驁?zhí)法部門出售這些系統(tǒng)。

衛(wèi)生保健

人工智能最終可能對(duì)醫(yī)療保健產(chǎn)生巨大影響，幫助放射科醫(yī)生從X 射線中挑選出腫瘤，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的基因序列并識(shí)別可能導(dǎo)致更有效藥物的分子。谷歌的AlphaFold 2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)最近取得的突破有望將開發(fā)新藥的關(guān)鍵步驟所需的時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾小時(shí)。

世界各地的醫(yī)院都在試驗(yàn)人工智能相關(guān)技術(shù)。其中包括IBM 的Watson 臨床決策支持工具，腫瘤學(xué)家在紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥中心進(jìn)行培訓(xùn)，以及英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)中心使用谷歌DeepMind 系統(tǒng)，它將幫助發(fā)現(xiàn)眼睛異常并簡(jiǎn)化篩查患者頭部和頸部癌癥。

強(qiáng)化歧視和偏見 

越來(lái)越令人擔(dān)憂的是，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何將其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中反映的人類偏見和社會(huì)不平等編成法典。多個(gè)例子證實(shí)了這些擔(dān)憂，這些例子表明用于訓(xùn)練此類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)缺乏多樣性如何對(duì)現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生負(fù)面影響。

2018 年，麻省理工學(xué)院和微軟的一份研究論文發(fā)現(xiàn)，主要科技公司銷售的面部識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別膚色較深的人時(shí)的錯(cuò)誤率明顯更高，這一問題歸因于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要由白人組成。

一年后的另一項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)，亞馬遜的Rekognition 面部識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別膚色較深個(gè)體的性別時(shí)存在問題，亞馬遜高管對(duì)這一指控提出質(zhì)疑，促使其中一名研究人員解決亞馬遜反駁中提出的觀點(diǎn)。

自從這些研究發(fā)表以來(lái)，許多大型科技公司至少暫時(shí)停止了向警察部門銷售面部識(shí)別系統(tǒng)。

2018 年，當(dāng)亞馬遜取消了一種機(jī)器學(xué)習(xí)招聘工具，該工具將男性申請(qǐng)人視為首選時(shí)，另一個(gè)培訓(xùn)數(shù)據(jù)偏差結(jié)果不足的例子成為頭條新聞。今天，正在研究如何抵消自學(xué)系統(tǒng)中的偏見。