人工智能的发展及全球领先的AI公司

一门新技术的产生与成熟,会经历下面一条叫做“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹,如下图所示。不过,人工智能的发展轨迹,却比这个要销魂地多,到目前可以说是三起三落,当然,这个第三落还没有到来,也未必一定会到来。


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我们用四张图来了解下人工智能的发展。


【图1】人工智能发展概览


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人工智能的发展经历了很长时间的历史积淀,早在1950年,阿兰·图灵就提出了图灵测试机。


随后,在1956年的达特茅斯会议上,“人工智能”的概念被首次提出。在之后的十余年内,人工智能迎来了发展史上的第一个小高峰,研究者们疯狂涌入,取得了一批瞩目的成就,比如1959年,第一台工业机器人诞生;1964年,首台聊天机器人也诞生了。


但是,由于当时计算能力的严重不足,在20世纪70年代,人工智能迎来了第一个寒冬。


在1980年,卡内基梅隆大学设计出了第一套专家系统——XCON。该专家系统具有一套强大的知识库和推理能力,可以模拟人类专家来解决特定领域问题。


从这时起,机器学习开始兴起,各种专家系统开始被人们广泛应用。不幸的是,随着专家系统的应用领域越来越广,问题也逐渐暴露出来。专家系统应用有限,且经常在常识性问题上出错,因此人工智能迎来了第二个寒冬。


1997年,IBM公司的“深蓝”计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,成为人工智能史上的一个重要里程碑。之后,人工智能开始了平稳向上的发展。


2006年,李飞飞教授意识到了专家学者在研究算法的过程中忽视了“数据”的重要性,于是开始带头构建大型图像数据集—ImageNet,图像识别大赛由此拉开帷幕。


同年,由于人工神经网络的不断发展,“深度学习”的概念被提出,之后,深度神经网络和卷积神经网络开始不断映入人们的眼帘。深度学习的发展又一次掀起人工智能的研究狂潮,这一次狂潮至今仍在持续。


【图2】人工智能发展的重要事件


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从AI诞生以来,机器学习经历了长足发展,现在已经被应用于极为广泛的领域,包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏、艺术创作和机器人等,以及我们特别关注的机器学习和深度学习未来发展的一大趋势——自动化机器学习和深度学习(AutoML及AutoDL)。


【图3】人工智能发展历程


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到目前为止,人工智能按照总体向上的发展历程,可以大致分为4个发展阶段,分别为精耕细作的诞生期、急功近利的产业期、集腋成裘的爆发期,以及现在逐渐用AutoML来自动产生神经网络的未来发展期。


【图4】主要深度神经网络的发展


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早期由于受到计算机算力的限制,机器学习处于慢速发展阶段,人们更注重于将逻辑推理能力和人类总结的知识赋予计算机。但随着计算机硬件的发展,尤其是GPU在机器学习中的应用,计算机可以从海量的数据中学习各种数据特征,从而很好地完成人类分配给它的各种基本任务。


此时,深度学习开始在语音、图像等领域大获成功,各种深度学习网络层出不穷,完成相关任务的准确率也不断提升。同时,深度学习神经网络朝着深度更深、结构更加巧妙复杂的方向推进,GPU的研发与应用也随着神经网络对算力要求的不断提高而持续快速向前推进。


随着深度神经网络的不断发展,各种模型和新颖模块的不断发明利用,人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力,为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢?


出于这个构思,2017年Google推出了AutoML——一个能自主设计深度神经网络的AI网络,紧接着在2018年1月发布第一个产品,并将它作为云服务开放出来,称为Cloud AutoML。


自此,人工智能又有了更进一步的发展,人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场景的网络,人工智能的另一扇大门被打开。


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美国的大型科技公司如谷歌、 Facebook、亚马逊、苹果和微软,在过去十年里都建立了专门的人工智能实验室。


如果问研究人员,世界上最强的AI实验室有哪些?大家肯定是「萝卜白菜,各有所爱」,但可以肯定的是,最顶尖的三甲不会动摇:DeepMind、OpenAI和FAIR。然而,也有人质疑,这三家实验室的名声在外,也有「强行公关」的成分。


DeepMind


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DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。


DeepMind 最出名的是 AlphaGo ,它在围棋游戏中挑战并击败了世界上最好的人类棋手,甚至还有一部关于 AlphaGo 战胜韩国围棋传奇李世石的 Netflix 纪录片。


该公司目前正致力于利用人工智能解决人类最大的科学难题,去年年底,该公司在称为蛋白质折叠的生物学领域取得了突破:在有「蛋白质奥林匹克竞赛」称呼的国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)上,AlphaFold 击败了其余的参会选手,能够精确地基于氨基酸序列,预测蛋白质的3D结构。


DeepMind每年亏损达4.7亿英镑,约合人民币40亿,平均下来每天烧掉1000多万。


OpenAI


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OpenAI成立于2015年底,总部位于旧金山,其创始人伊隆·马斯克以及萨姆·奥特曼最初成立它的动机是出于对强人工智能潜在风险的担忧。


在成立短短五年的时间后,它就已经成为世界领先的人工智能研究实验室之一,最重要的是,它因其使命而受到大众的推崇:目标是第一个创造AGI——一种具有人类思维的学习和推理能力的机器。而且该实验室希望将其利益平均分配给全世界。


OpenAI 还开发了游戏人工智能软件,可以在 Dota II 等游戏中击败人类。然而,它更为出名的则是GPT-3和人工智能图像生成器 DALL-E。


FAIR


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FAIR本身并没有像 AlphaGo 和 GPT-3那样著名的模型和应用,但是它的团队已经在 Facebook 本身感兴趣的领域发表了学术论文,包括计算机视觉、自然语言处理和对话型AI等。


Facebook成立FAIR的想法开始于 2013 年,Facebook的创始人扎克伯格,首席技术官 Mike Schroepfer 以及公司其他持有股票的领导,都在寻找着未来 10 到 20 年让公司保持竞争力的技术。


衡量人工智能实验室影响力的其中一种方法就是看它在两个人工智能会议上发表了多少学术论文: NeurIPS 和 ICML。


2020年,谷歌有178篇论文被 NeurIPS 接收并发表,Microsft 有95篇,DeepMind 有59篇,Facebook 有58篇,IBM 有38篇,而亚马逊只有不到30篇。


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同年在ICML上,谷歌有114篇论文被接收并发表,DeepMind 有51篇,微软有49篇,Facebook 有34篇,IBM 有19篇,亚马逊有18篇。


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也有人认为DeepMind、 OpenAI 和 FAIR 被广泛认为是排名前三的实验室,部分原因是「强大的公关游戏」。


微软研究院进行了大量人工智能的研究工作,完全可以进入顶级的行列。此外,Salesforce、亚马逊、 IBM也都有一些实力雄厚的研究项目,但同样没有成功进入前三名。


亚马逊前机器学习主任尼尔 · 劳伦斯表示,亚马逊没有一个大型的、集中化的人工智能研究实验室,因为它更专注于将技术带给客户,「如果要以(学术)出版物作为衡量标准,那么它就没有排名」。


此外,尽管这个排名并不关注大学的人工智能实验室,但是专家们认为斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学以及剑桥大学、伦敦大学学院和伦敦帝国理工学院都很强大。


人工智能美国发展了几十年,如今掀起来一股前所未有的人工智能热潮,众多企业热衷于人工智能领域,以及随着信息科技的发展从互联网、移动互联网到物联网的延伸,那么作为支撑物联网应用的后端服务的人工智能技术,是物联网时代最核心的一环。


在万物感知时代,谁能赢得人工智能,意味着就赢得互联网。下面来看看最值得期待的中国十大人工智能公司。


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阿里云在2020年4月20日宣布,未来3年将投入2000亿元,用于云操作系统、服务器、芯片、网络、人工智能等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设,这其中就包含AI人工智能研究。冲着阿里的达摩院和平头哥半导体,阿里在AI人工智能领域的未来绝对值得期待。


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作为中国顶级互联网企业的腾讯也在加速AI布局,早在2010年就创建了人工智能实验室AILab,该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队,专注于机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能领域的研究。腾讯于2020年5月26日正式宣布将投入5000亿,用于新基建的进一步布局,包括云计算、人工智能、大型数据中心、超算中心等重点投入领域。


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2012年,华为在香港设立诺亚方舟实验室,目的就是专注于新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等的研究,该实验室又被称为“2012实验室”,有着许多世界知名科学家与数学家参与。2018年,随着昇腾910、MindSpore的推出,标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为AI战略的执行进入新的实施阶段。也代表着华为在未来人工智能领域必将占据重要的一席。


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百度是国内最早布局人工智能的互联网巨头企业,于2013年就建立了专注于DeepLearning(深度学习)的研究院,作为中国互联网企业中第一个把人工智能提到核心技术创新地位的互联网企业,在过去两年半时间里,人工智能方面投入200亿元人民币。百度打造了中国最具规模的人工智能大脑“百度大脑”,且众多技术已达到国际水平,不仅拥有海量数据及高性能计算资源,也拥有国内最领先的人工智能技术团队。


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商汤科技成立于2014年,作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。


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旷视科技成立于2011年,以深度学习和物联传感技术为核心,立足于自有原创深度学习算法引擎Brain++,布局金融安全,城市安防,手机AR,商业物联,工业机器人五大核心行业,致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。旷视的核心人脸识别技术 Face++ 曾被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为 2017 全球十大前沿科技,同时公司入榜全球最聪明公司并位列第 11名。在中国科技部火炬中心“独角兽”榜单中,旷视排在人工智能类首位。


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云从科技成立于2015年,孵化自中国科学院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从科技已服务400家银行14.7万网点、30个省级行政区公安、80余家机场。


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依图科技成立于2012年,从事人工智能创新研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合。依图带着国际视野组建代表世界水平的研发团队,用坚实的技术力量参与人工智能领域的基础性科学研究,在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、知识推理、机器人等技术领域作出突破性贡献。依图的全栈自研技术已经服务于安防、医疗、金融、园区、零售等多个行业。


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寒武纪科技创立于2016年,是全球人工智能芯片领域的先行者,公司的使命是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片,让机器更好地理解和服务人类。公司在2016年推出的“寒武纪 1A”处理器是世界首款终端人工智能专用处理器,已应用于数千万智能手机中,入选了第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。公司在2018年推出的MLU100机器学习处理器芯片,运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,成为中国第一家同时拥有终端和云端智能处理器产品的商业公司。


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图普科技成立于2014年,是一家专注于计算机视觉的G家级人工智能高新技术企业,聚焦于图像识别云服务。公司总部位于广州,在杭州、北京、深圳均设有分公司。公司目前已经落地互联网、商业智能和安防教育三条产品线,其中互联网产品线为众多互联网公司提供内容审核服务,已经占据国内市场的60%。图普科技与国内外多个行业的数百家知名企业建立了合作,涵盖零售、互联网、安防等诸多领域,提供基于人脸识别、视频分析等技术的完整解决方案。目前图普科技图像识别云平台日均调用量达10亿次。


埃隆·马斯克曾说,“要么控制人工智能,要么成为人工智能”。实际上,面对人工智能的强大,人类应该理智的看待,人工智能固然会对就业产生巨大的影响,但一方面也在时刻提醒和警惕人类如何尽早的转变思维,更灵活的应对人工智能时代的来临!

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