機器之心梳理出五個關(guān)鍵詞：開源、創(chuàng)業(yè)、巨頭、產(chǎn)品、爭議。站在2015年的年末，和大家一起回首人工智能領(lǐng)域這一年的發(fā)展與進(jìn)步。
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開源與話語權(quán)之爭
正如谷歌董事長施密特所言：「機器學(xué)習(xí)并不是魔術(shù)，它只是個工具而已�！惯^去一年，我們看到越來越多公司將自己的機器學(xué)習(xí)技術(shù)作為工具開放給全球開發(fā)者使用。一方面，人工智能的發(fā)展離不開全球各地開發(fā)者的積極參與，而開源將成為吸引開發(fā)者的重要途徑。另一方面，利用開源爭奪人工智能的話語權(quán)，也成為巨頭們積極開源的重要原因。
2015年11月，谷歌開源了一個名叫TensorFlow的機器學(xué)習(xí)平臺，全球各地的開發(fā)者和愛好者都可以免費使用這個平臺，作為谷歌第二代人工智能系統(tǒng)，TensorFlow的命名起源于該系統(tǒng)的運作原理，即復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Tensor）將會被傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理，這一過程是機器深度學(xué)習(xí)的核心部分。
谷歌此舉被業(yè)界廣泛解讀為「欲復(fù)制人工智能領(lǐng)域的Android」。事實上，早在今年1月，F(xiàn)acebook人工智能研究院（FAIR）就推出一組基于Torch機器學(xué)習(xí)框架的開源深度學(xué)習(xí)工具。Torch是一個從2002年就開始存在的開源庫，已被Google、Twitter、Intel、AMD、NVIDIA等公司采用。Facebook的開源工具將有助于提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，并可英語用于計算機視覺和自然語言處理（NLP）。
早已將人工智能作為公司核心戰(zhàn)略的Facebook并沒有停止開源步伐。2015年12月，F(xiàn)acebook宣布開源針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的服務(wù)器「BigSur」，這款服務(wù)器裝配有高性能圖形處理單元（GPUs），是專為深度學(xué)習(xí)方向設(shè)計的芯片。
傳統(tǒng)的IT巨頭也沒有閑著。就在谷歌開源TensorFlow不久，微軟亞洲研究院于將分布式機器學(xué)習(xí)工具包(DMTK）通過Github開源。這個工具包由一個服務(wù)于分布式機器學(xué)習(xí)的框架和一組分布式機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)成，可將機器學(xué)習(xí)算法運用到大數(shù)據(jù)。同樣也是在11月，IBM宣布開源旗下機器學(xué)習(xí)平臺SystemML，這個平臺由IBM的Almaden實驗室近10年前開發(fā)，可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，IBM沃森就整合了其中多項技術(shù)。
這些下半年尤其是11月份之后出現(xiàn)的開源熱潮令人眼花繚亂。但上半年的另一家公司的開源產(chǎn)品卻被很多人忽視，這就是亞馬遜的機器學(xué)習(xí)平臺。2015年4月，亞馬遜推出AmazonMachineLearning（亞馬遜機器學(xué)習(xí)），這是一項全面的托管服務(wù)，讓任何開發(fā)者都能夠輕松使用歷史數(shù)據(jù)開發(fā)并部署預(yù)測模型。亞馬遜內(nèi)部一直使用機器學(xué)習(xí)過濾商品下方的垃圾評論、通過注冊姓名來辨別用戶的男女性別，以及訓(xùn)練分揀機器人對不同形狀物品的識別等等，這些功能將通過AWS云服務(wù)提供給開發(fā)者。
如果說基于硬件服務(wù)器的機器學(xué)習(xí)還有一定的門檻，那么基于云計算機器學(xué)習(xí)服務(wù)則在部署和維護(hù)方面提供了較大便利性。
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創(chuàng)業(yè)起步期
2015年人工智能投資有多熱呢？風(fēng)險投資人NathanBenaich在12月1日倫敦Re.Work大會深度學(xué)習(xí)討論時透露了一些數(shù)字：從2015年1月1日到2015年12月1日，約有300筆涉及到人工智能領(lǐng)域的投資，80%的投資少于500萬美元；90%的現(xiàn)金投資發(fā)生在美國，歐洲只有13%；75%的多輪融資發(fā)生在美國。
而根據(jù)VentureScanner追蹤分析855家人工智能創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)字顯示，這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司橫跨十三個品類，總估值超過87億美金。
如果以全球整體風(fēng)險投資情況來看，人工智能領(lǐng)域的投資比例大約只為5%。這些數(shù)字都表明：整個人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)融資還處在早期，絕大多數(shù)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司還沒有成型的產(chǎn)品或停留在產(chǎn)品測試階段。
不過，2015年我們還是看到了一些很酷的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。
加拿大多倫多大學(xué)BrendanFrey教授實驗室于今年夏天創(chuàng)立的DeepGenomics剛剛在11月宣布完成370萬美元的種子輪融資。這家公司通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)篩選海量以前未知的基因突變，找出致病的基因突變。
成立于2010年的人工智能公司Vicarious在2015年8月完成新一輪融資。Vicarious是一家「野心勃勃」的創(chuàng)業(yè)公司，他們要「復(fù)制大腦皮層功能，控制人的身體，理解語言并進(jìn)行數(shù)學(xué)計算。該公司吸引到硅谷諸多大佬的青睞，其投資人包括亞馬遜CEO貝佐斯、FacebookCEO扎克伯格、SalesforceCEOMarcBenioff以及企業(yè)云服務(wù)Box公司CEOAaronLevie。
而一向?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)嗤之以鼻的GeometricIntelligence創(chuàng)始人GaryMarcus則相信蹣跚幼童的學(xué)習(xí)和推理方式中蘊含著讓機器更加智能的秘密，但他的產(chǎn)品還未問世。同樣還未有產(chǎn)品的舊金山的機器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Osaro完成了330萬美元融資，投資者包括PeterThiel、SeanParker等硅谷知名人士（機構(gòu)）。該公司成立于2015年年初，公司員工只有9人。Osaro公司的技術(shù)強調(diào)將用于圖像識別的感知技術(shù)于計算機和機器的決策能力整合起來，幫助計算機通過試驗（錯）來提升機器智能。
崇尚「軟件吃掉世界」的AndreessenHorowitz則給一家上線不到5個月的Gigster1000萬美元投資。這家公司提供一種全新的軟件開發(fā)體驗：從客戶一個想法到一個App之間的轉(zhuǎn)換是基于其強大的人工智能引擎，它可以將客戶的產(chǎn)品需求轉(zhuǎn)化為開發(fā)計劃，企業(yè)外部大量開發(fā)者可以根據(jù)這個開發(fā)計劃，將已經(jīng)預(yù)置好的代碼模塊進(jìn)行累加和調(diào)整優(yōu)化，從而快速「生產(chǎn)」出一個App。
在國內(nèi)市場，2015年10月，人工智能創(chuàng)業(yè)公司出門問問宣布完成谷歌投資的C輪融資，出門問問估值3億美金。截至本輪融資，出門問問自成立之日起已經(jīng)獲得了7500萬美元的融資。谷歌副總裁DonHarrison認(rèn)為，出門問問在語音識別和自然語言處理方面有著較強的技術(shù)積累。同時出門問問豐富的本土化合作伙伴喜歡也成為谷歌風(fēng)險投資的重要原因。
同樣也是在10月份，通過人工智能為企業(yè)預(yù)測潛在客戶的公司EverString完成B輪融資。該公司利用企業(yè)內(nèi)部銷售數(shù)據(jù)，結(jié)合每天動態(tài)變化的全球新聞數(shù)據(jù)、企業(yè)公告數(shù)據(jù)、社交媒體等外部數(shù)據(jù)，來進(jìn)行認(rèn)知運算，為企業(yè)預(yù)測潛在客戶。
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巨頭們買買買
2015年人工智能領(lǐng)域的買買買雖不及去年DeepMind「嫁給」谷歌那般惹人眼球，但巨頭們一直緊盯市場上的獵物，從技術(shù)、人才的收購成為巨頭們快速布局加強人工智能領(lǐng)域的重要手段。
盡管較早推出Siri這樣的虛擬助理產(chǎn)品，但蘋果公司過去幾年并未在人工智能領(lǐng)域有太大進(jìn)步。根據(jù)LinkedIn的一份數(shù)字，蘋果公司對于機器學(xué)習(xí)相關(guān)職位的需求也是硅谷各大公司里最少的，但今年這種情況似乎在改變，蘋果在2015年完成多筆收購。
2015年10月，蘋果公司收購了一家來自英國劍橋地區(qū)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司VocalIQ。這家公司開發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的人機語音交互的軟件，用戶可以很自然地與計算機進(jìn)行溝通，而且用戶使用越多其精確性也越高，這恰恰也是包括Siri在內(nèi)的多個人工數(shù)字助理所研究的領(lǐng)域。目前，該公司的產(chǎn)品主要面向汽車領(lǐng)域。
不到一周，蘋果又買下了一家名叫Perceptio的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，該公司的兩位創(chuàng)始人NicolasPinto、ZakStone都是圖像識別領(lǐng)域的專家，他們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷提升圖像識別的準(zhǔn)確度。
不過，蘋果已連續(xù)兩年缺席人工智能界最重要的盛會——神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會議（NIPS），公開資料顯示該公司至今也從未發(fā)表人工智能領(lǐng)域的論文。而且相比與谷歌、Facebook這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司，以硬件見長的蘋果公司在人工智能領(lǐng)域有著濃厚的「蘋果特色」。比如蘋果收購的Perceptio公司的產(chǎn)品就是一套不需要太多外部數(shù)據(jù)的圖像識別系統(tǒng)，這和谷歌基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別研究方法并不相同。
IBM在過去一年繼續(xù)利用收購提升沃森的「技能」。2015年3月，IBM收購了AlchemyAPI。AlchemyAPI能夠利用深度學(xué)習(xí)人工智能，搜集企業(yè)、網(wǎng)站、廣告主發(fā)行的圖片、文字等信息，并做出相應(yīng)的文本、數(shù)據(jù)分析。這些技術(shù)對于IBM沃森意義重大，而且對于轉(zhuǎn)型困境中的IBM來說，「AlchemyAPI能運行深度學(xué)習(xí)，而收購AlchemyAPI對于IBM來說，是IBM區(qū)別其他云端服務(wù)提供商的關(guān)鍵所在。」IBMCEOElliotTurner如是說道。
2015年對谷歌來說也是特別的一年，公司架構(gòu)調(diào)整后，母公司Alphabet開始將諸多前沿技術(shù)研究并入到新的GoogleX。2015年10月，谷歌繼續(xù)在歐洲「淘金」，重金投資了「德國人工智能研究中心」（theDFKI，GermanResearchCentreforArtificialIntelligence）。這是一家非盈利的研究機構(gòu)，擁有450名科學(xué)家，主要研究項目著眼于語言技術(shù)、嵌入式智能、增強現(xiàn)實、知識管理、多媒體分析和數(shù)據(jù)挖掘。這是該領(lǐng)域最大的研究中心之一，2015的預(yù)算高達(dá)4100萬歐元（相當(dāng)于4600萬美元）。
2015年2月，Uber在匹茲堡建立起自己的前沿技術(shù)中心（AdvancedTechnologiesCenter)，繼續(xù)擴(kuò)張勢力版圖，進(jìn)軍機器人領(lǐng)域。除了研發(fā)更好的地圖、安全駕駛系統(tǒng)，最有利可圖的就是Uber的自動駕駛汽車。而到了2015年夏天，Uber從引領(lǐng)全球機器人發(fā)展方向、由卡耐基梅隆大學(xué)掌管的美國國家機器人工程中心（NationalRoboticsEngineeringCenteratCarnegieMellonUniversity）挖走了40多名研究人員，包括多名資深高級研究人員。
在「摩爾定律」半百之際，芯片巨人英特爾收購了一家人工智能公司SaffronTechnology，該公司前IBM知識管理和智能代理中心首席科學(xué)家ManuelAparicio創(chuàng)立，專注于研發(fā)自家的「聯(lián)想記憶」技術(shù)，在企業(yè)級市場成績斐然。
與上述互聯(lián)網(wǎng)、IT巨頭相比，汽車巨頭豐田加入到人工智能領(lǐng)域引發(fā)諸多遐想。2015年9月，豐田宣布投入5000萬美元開展人工智能和機器人研究，同時聘請原DARPA機器人大拿GillPratt負(fù)責(zé)該項目。盡管GillPratt表示豐田無意制造無人駕駛汽車，但在12月，豐田投資10億日元收購收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司PreferredNetworks的小部分股份，PreferredNetworks一直專注于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，這也從一個側(cè)面展現(xiàn)豐田有意布局無人駕駛的意圖。而且，豐田還準(zhǔn)備在明年1月份之前在硅谷建立一個機器人和人工智能研究中心，未來五年將在該項目上投資10億美元。
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產(chǎn)品涌現(xiàn)
過去一年與巨頭買買買和創(chuàng)業(yè)公司爆發(fā)相呼應(yīng)的，是各種基于人工智能的新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，更重要的一點在于，越來越多面向普通消費者的人工智能產(chǎn)品推向市場，反過來又推動了整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
先來看看谷歌的幾款產(chǎn)品。2015年6月，谷歌發(fā)布谷歌相冊服務(wù)，它可以將相冊中同一個人物的照片整合在一起，比如回顧一個嬰兒從小到大的成長軌跡。通過長期學(xué)習(xí)，它甚至可以自動判斷對你重要的時刻、重要的人、和重要的事物。在谷歌相冊發(fā)布會上，科技博客O’Reilly就站在LarryPage旁邊，O’Reilly很驚訝地發(fā)現(xiàn)，如果他在搜索框中輸入類似「墓碑」這樣的關(guān)鍵字，該APP甚至能找出很久很久以前照的他叔叔墓地的照片。
谷歌11月份推出的郵件智能回復(fù)功能「SmartReply」則利用自然語言理解和生成技術(shù)實現(xiàn)。谷歌選擇的是LSTM模型，能夠很好處理不同位置單詞之間的依賴關(guān)系，并能夠發(fā)現(xiàn)郵件內(nèi)容中最重要的部分，而不會被附近的短句所影響。
如果說谷歌的上述產(chǎn)品都是千方百計地替代人類工作，那么Facebook的秘密武器M則展現(xiàn)出另一種可能性。M是一款內(nèi)置于Facebook消息類應(yīng)用Messager（類似于微信）的聊天機器人，當(dāng)有人通過Messenger給M發(fā)送短信時，「通過人工智能引擎可以生成一個直接回復(fù)，同時教練可以讓這個直接回復(fù)發(fā)送給用戶，這個回復(fù)有時只是給出一個建議，有時是一個完全不同的答案，或者一些其他無關(guān)的回答�！笷acebook產(chǎn)品副總裁Marcus這樣解釋M的工作原理。
2015年對于微軟小冰來說也是成長迅速的一年。2015年8月第三代微軟小冰正式發(fā)布，同時宣布小冰回歸微信，三個月后，小冰發(fā)布了計算視覺功能。截止到2015年11月，小冰已經(jīng)積累了百億輪與人類的對話信息，從中提取了海量歷史數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)對于改善小冰的「智能」具有重要意義，從某種意義上說，所有與小冰交談的人，都是小冰的教練。
人類不僅可以訓(xùn)練FacebookM、微軟小冰，同時還可以讓特斯拉汽車變得更「聰明」，在特斯拉Autopilot的媒體發(fā)布會上，馬斯克為每位ModelS車主取名為「專業(yè)教練」，意味著每個駕駛者將會訓(xùn)練這個系統(tǒng)，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)近一步完善Autopilot的自動化駕駛功能。據(jù)多個ModelS反映，特斯拉Autopilot體驗非常出色。
除了上述直接面向消費者的產(chǎn)品，人工智能在2B（企業(yè)級）市場依然有諸多創(chuàng)新。一家名為OrbitalInsight的美國創(chuàng)業(yè)公司利用人工智能來分析衛(wèi)星圖片，得到全球的石油儲存量。接著，他們又與世界銀行合作，利用衛(wèi)星圖片和人工智能來分析全球的貧窮狀況。
9月初，由AndreessenHorowitz投資的比特幣創(chuàng)業(yè)公司「21」發(fā)布第一款產(chǎn)品——比特幣電腦！不同于所謂的挖礦，這是一款將比特幣與現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)整合的硬件設(shè)備，鼓勵更多開發(fā)者開發(fā)更多支持比特幣的應(yīng)用。
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倫理之爭加劇
與人工智能市場蓬勃發(fā)展相呼應(yīng)，2015年的人工智能領(lǐng)域，倫理之爭加劇。既去年霍金、馬斯克先后警告人工智能將給人類帶來災(zāi)難之后，2015年7月，包括霍金、馬斯克、史蒂夫·沃茲尼亞克在內(nèi)的多人都簽署了一封公開信，呼吁禁止自動化武器，從而避免引發(fā)軍備競賽，否則可能引發(fā)比冷戰(zhàn)更危險的形勢。
2015年11月，美林銀行發(fā)布了「關(guān)于機器人革命可能帶來的影響」的報告，雖然報告陳述了機器人在人口老齡化方面的優(yōu)勢，但是它也還預(yù)測了，大量的工作將被消滅：其中，英國將有35%的工作被機器人取代，而美國的比例則高達(dá)47%，甚至包括白領(lǐng)工作職位。
在這個大背景下，兩家致力于研究人工智能對人類威脅的研究中心先后在2015年12月成立。12月初英國劍橋大學(xué)新建了一個研究中心，致力于人工智能未來并旨在影響其道德倫理發(fā)展。據(jù)了解，一家名為Leverhulme的信托公司將為其提供十年約1000萬英鎊的資助。而到12月中旬，特斯拉和SpaceX的CEO伊隆·馬斯克、YCombinator董事長SamAltman等人宣布出資10億美元成立非盈利性人工智能（AI）研究機構(gòu)OpenAI。
DeepMindCEOHassabis也透露，霍金曾和他討論人工智能的情況。而下月，紐約大學(xué)將舉行人工智能倫理研討會，眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭及創(chuàng)業(yè)公司的人將參與本次會議。
另一方面，人工智能的倫理之爭也從工作是否被替代延伸到多個領(lǐng)域，更涉及到家庭倫理層面，比如如何應(yīng)對未來人與機器人的性愛問題。11月初，本來有一場名為「機器人的愛與性」的會議在馬來西亞召開，但是被取消了。馬來西亞警方說這個活動「非法」并且「荒謬」。一名警官說：「與機器人做愛，沒有任何科學(xué)可言�！共贿^，依然有許多人相信，人與機器人的親密關(guān)系中有很多有趣和重要的事情值得研究和討論。
又或者，無人駕駛汽車的「電車悖論」如何作答，盡管這并非計算機科學(xué)家必須回答的問題，但在未來的政策制定過程中，計算機科學(xué)家理應(yīng)成為重要參與者，畢竟，他們手中的代碼或許左右了太多人的生命。
回顧2015年，人類在人工智能征程上取得長足進(jìn)步。雖然相比于火熱的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)還處在早期階段。然而正如彼得蒂爾所言：「我們需要能飛的汽車，但結(jié)果卻得到了140個字符」，人工智能的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新將從一個全新的維度塑造這個世界，或許不久之后，「互聯(lián)網(wǎng)+」將進(jìn)化為「人工智能+」，而這一切，機器之心將與你一起屏息期待。
