全球主流公司大舉投資AI：它們關注哪些方面？
【AI 世代編者按】據外媒報道，近幾年科技正在快速進步，人工智能能識別頭像，根據你的情緒選擇播放的音樂，甚至幫你駕駛汽車。盡管智能機器的概念從古希臘時代就已出現，但直到最近幾十年，科學界才在人工智能的利用方面取得了有意義的進展。
人工智能的消費級應用直到過去幾年才開始發展。亞馬遜推出了集成在藍牙音箱 Echo 中的智能助手 Alexa。企業界也才剛剛開始關注人工智能在大數據分析方面的可能應用，并嘗試將其應用至客戶關系管理和營銷等領域。全球大部分科技巨頭都注意到了人工智能的發展，并通過投資人工智能研發和收購人工智能創業公司來參與這一行業。
到 2025 年，企業人工智能市場的規模預計將超過 300 億美元。業內將關注如何以更好、更快、更準確的方式去分析大數據，并將結果用于多種目的。人工智能的發展將會影響生活和商業的方方面面，這毋庸置疑。
我們可以看看，全球領先的科技公司正在如何展開投資，從而了解 2017 年人工智能將會有什么樣的發展。
1. 非死book 希望建設全球最佳的人工智能實驗室
非死book 已經宣布計劃，建設“全球最佳的人工智能實驗室”，而該公司也利用人工智能開發了個人助手“M”。未來的人工智能開發可能將包含當前人工智能技術的常規升級，以及將資源分配至人工智能實驗室。這一人工智能實驗室似乎將成為智庫機構，專注于解決科技行業在人工智能領域最大的挑戰。作為全球最大的社交媒體平臺，以及全球盈利能力最強的公司之一，非死book 很可能會在人工智能領域有所建樹。
2. 谷歌繼續收購狂潮
近幾年，谷歌收購了 11 家人工智能公司。來自這些收購的一些技術被用于改善谷歌的搜索功能。我們也看到，谷歌推出了基于機器學習的虛擬助手 Google Assistant。通過谷歌 Pixel 智能手機，以及集成了谷歌搜索的設備，這給用戶帶來了易于使用、由語音控制的助手工具。
谷歌于 2014 年以 4 億美元的價格收購了 DeepMind，這是該公司到目前為止規模最大的一筆收購。谷歌團隊正在推動 DeepMind 的技術突破極限。谷歌新的機器學習系統 TensorFlow 將很快被免費提供給公眾。TensorFlow 在圖片、語音識別，以及翻譯等領域模擬了人腦的行為，是到目前為止最強大的人工智能系統之一。
3. 蘋果瞄準數字標記應用
蘋果也收購了多家小型的人工智能創業公司，包括面向開發者和數據科學家的機器學習平臺 Turi，以及機器學習公司 Tuplejump。
或許最值得關注的一筆收購發生在 2015 年中期，即對 Vocal IQ 的收購。該公司在人工智能領域的專業性幫助 Siri 在虛擬助手的競爭中處于領先。
此外，蘋果在最新版 iOS 系統中推出了先進的面部識別技術，并表示將在未來幾個月中專注于將面部識別技術用于數字標記。
4. Salesforce 的軟件集成人工智能技術
憑借 Salesforce Einstein，Salesforce 計劃將人工智能技術集成在該公司的所有客戶關系管理（CRM）云系統中。依靠 Salesforce 服務的公司目前可以獲取并利用該公司收集的大量數據，而人工智能系統可以從這些數據中進行學習。Einstein 發現模式、開發預測模型的速度要比人工更快。這一系統甚至可以讓某些任務自動化，從而解放人工的時間，讓人們專注于更具創造性的活動，以及個人關系。
Salesforce Einstein 將從每家公司的條目中進行學習，更快地從中挖掘模式和有意義的信息，提供強大的預測，幫助企業找出最佳的行動方案。
5. Uber 收購人工智能創業公司
自動駕駛汽車能否獲得成功取決于車輛搭載的人工智能系統和機器學習能力。過去一年，Uber 專注于無人駕駛汽車，因此 Uber 收購小型人工智能公司 Geometric Intelligence 并不令人奇怪。該公司將成為 Uber 人工智能實驗室的一部分。
6. 微軟風投參與投資人工智能創業公司
微軟風投近期公布了一支專注于人工智能創業公司的新基金。該基金的目標是通過改進機器學習、大數據分析、云計算系統、信息安全，以及軟件即服務等技術，幫助人工智能公司對社會產生積極影響。微軟內部也制定了人工智能的發展計劃，并于近期啟動了 Project Oxford 項目。這一人工智能系統能通過人臉、語音和情緒識別去理解人際互動。
7. IBM 投資發展沃森
幾年前，當超級計算機沃森贏得“危險邊緣”的比賽時，IBM 曾在人工智能領域處于領先。目前，IBM 仍在繼續對沃森的性能進行優化，而近期還與英偉達展開合作，使沃森的響應速度提升了 1.7 倍。沃森能在 15 秒時間里閱讀 4000 萬分文檔，理解其中的語法和語境。這項技術將幫助企業以更快的速度分析大量數據。
8. 英特爾找到了 Nervana
英特爾希望讓人工智能成為整個社會和商業的基礎。新的 Nervana 平臺使深度學習模型的訓練速度更快。通過強大的開發者工具，Nervana 將憑借易用的、兼容性強的平臺推動創新，讓人工智能的社會效益最大化。
大數據：從會議室到客廳
多家大公司正在開發人工智能，而人工智能也在多個行業探索出了許多應用。因此，我們目前所看到的應用將在不久的未來帶來有趣的產品。當前技術和新應用的開發將有助于彌合大數據及其應用之間的差異。
計算的成本正越來越低，因此科技巨頭投資人工智能應用也越來越容易。人工智能有可能徹底重塑商業和科技行業，并最終對我們日常生活的方方面面，例如教育、醫療、制造和農業產生影響。
來自: 騰訊科技