Google已經收購了這么多家人工智能公司
在通往人工智能的路上,Google 一直在不停地買買買。
谷歌在 2011 年成立 AI 部門,目前已經有 100 多個團隊用上了機器學習技術,包括 Google 搜索、Google Now、Gmail 等, 并往其開源 Android 手機系統中注入大量機器學習功能(如用卷積神經網絡開發 Android 手機語音識別系統) 。谷歌目前產品和服務依靠主要 AI 技術驅動,如谷歌使用深度學習技術改善搜索引擎、識別 Android 手機指令、鑒別其 Google+ 社交網絡的圖像。
2015 年 8 月,谷歌宣布架構重組,設立母公司 Alphabet,谷歌由搜索引擎公司全面轉向為覆蓋諸多領域的高科技企業。
但是你知道嗎,Google 在人工智能領域的收購其實從 2006 年就開始了。
根據網上公開資料,我們整理了 Google 多年以來所收購的人工智能公司,如下圖所示。
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DeepMind(2014 年 1 月 26 日被 Google 收購)
Deepmind 可以說是當下最火的人工智能初創公司,于 2014 年 1 月 26 日被 Google 收購。
雖然被谷歌收購,但是 DeepMind 一直是獨立運營的,他們的目標是開發能夠“獨立思考”的軟件。為了能夠開發這種類型的人工智能軟件,DeepMind 在海量數據集合的幫助下使用機器學習等技術訓練自己的人工智能去完成某些工作任務。
根據目前可查閱到的資料,Deepmind 主要用于以下幾個領域中:
1. 游戲
從雅達利游戲到星際爭霸,DeepMind 在打怪升級的路上一直不斷進步。此外,DeepMind 開發的 AlphaGo 在今年 3 月與李世石的對戰中4:1 一戰成名,也展現了 DeepMind 在這方面的實力。
2. 醫療
DeepMind Health 項目,利用機器學習系統改善醫療和診斷流程。
第一個項目是與倫敦北部的 Royal Free NHS Trust 合作的,他們開發了一款可以為臨床醫生提供尖端分析的移動應用。
第二個項目是在 Moorfields 眼科醫院實施的,這個項目希望開發一套機器學習系統,以便利用對眼部的數字掃描來識別危害視力的眼病。
第三個項目是 DeepMind 與 NHS 最新合作的研究合作,處理頭部和頸部腫瘤問題。
3. 計算
DeepMind 的技術目前可應用于搜索、機器人和物聯網等領域,Google 甚至使用 DeepMind 幫助其減少大型數據中心的耗電量。
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api.ai(2016 年 9 月 19 日被 Google 收購)
api.ai 的 API 可以透過語音辨識、意圖辨識和上下文語境理解等技術,讓電腦理解人類語言并轉換為行動,協助開發者打造類似 Siri 的對話式智慧助理,可用于聊天機器人、App、智慧家電等。
api.ai 已經證明他們可以協助開發者設計、開發和不斷改進會話式界面。超過 6 萬名開發者正使用 API.ai 的工具開發會話式體驗。api.ai 提供了業界領先的會話式用戶界面平臺,能夠協助谷歌指導開發者持續開發優秀的自然語言界面。
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Moodstocks(2016 年 7 月 6 日被 Google 收購)
Moodstocks 公司成立于 2008 年,作為一個小的創業公司,他們的規模并不大。
Moodstocks 公司是以圖像識別技術為主,并推出了智能手機的圖像識別應用程序 Moodstocks Notes。在加入谷歌在巴黎的研發團隊之后,他們將繼續研發自己的視覺圖像識別工具。
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Dark Blue Labs(2014 年 10 月 23 日被 Google 收購)
Dark Blue Labs 是一家深度學習公司,主要從事數據架構以及算法開發工作,被收購后并入 DeepMind。
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Jetpac(2014 年 8 月 17 日被 Google 收購)
總部位于舊金山的 Jetpac 通過 Instagram 等社交圖片分享工具制作城市導游服務。通過分析食品、裝飾和人物圖片,Jetpac 的軟件便可對城市的各種特點進行分析。
Jetpac 被收購前有三款智能手機應用,包括一款城市導游助手、一款圖片分析器和一款圖片探測工具,被收購后并入 Picasa 中。
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Emu(2014 年 8 月 6 日被 Google 收購)
Emu 是一個類似語音助手 Siri 但卻是“通過文本消息服務的內置助手”。
它整合了類似 Siri 個人助理的功能,將會根據你的聊天記錄,自動執行移動助理的任務。比如自動建立日程、設置時間提醒、甚至還能幫你預定餐館。
Emu 被 Google 收購后主要用于 Google Hangouts 以及 Google Now 中。
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Flutter(2013 年 10 月 2 日被 Google 收購)
Flutter2010 年底由 Navneet Dalal 和 Mehul Nariyawala 創辦,利用計算機視覺技術結合手勢監測識別技術,使得用戶可以用簡單的手勢來操控電腦和移動設備。
Flutter 被 Google 收購后主要應用在 Android 以及 Google X 項目中。
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Wavii(2013 年 4 月 23 日被 Google 收購)
Wavii 是一家成立于 2009 年 3 月的自然語言處理技術公司,總部位于西雅圖。
Wavii 主要做的是掃描網絡、尋找新聞、然后進行總結,并附上文章來源的全文鏈接。
Wavii 被 Google 收購后主要應用在 Google Knowledge Graph(Google 知識圖譜)中。
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DNNresearch(2013 年 3 月 12 日被 Google 收購)
DNNresearch 公司是由深度學習大神 Geoffrey Hinton 與他的兩個研究生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 成立。由于谷歌在本次收購中沒有獲得任何實際的產品或服務,所以本次收購實際上屬于人才性收購,收購的主體是為了這三人團隊。
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Viewdle(2012 年 10 月 1 日被 Google 收購)
Viewdle 是一家成立于 2006 年的烏克蘭公司,被收購前主要做的是增強現實和面部識別。
Viewdle 曾經推出的應用包括 SocialCamera 和 Third Eye,Social Camera 是其推出的首款應用,用戶只需通過 Faceprint 教會你的相機識別好友,此后只要照片中出現了這些好友,SocialCamera 就可以自動為他們打上標簽。
Viewdle 被 Google 收購后主要應用在 Android 中。
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Clever Sense(2011 年 12 月 13 日被 Google 收購)
Clever Sense 是本地推薦應用 Alfred 的開發商。Alfred 的獨特之處在于它將人工智能和機器算法有機結合,為用戶提供個性化的場所推薦,推薦的場所包括附近的餐館、咖啡廳、酒吧和夜店。
Clever Sense 被 Google 收購后主要應用在 Android 中。
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PittPatt(2011 年 7 月 23 日被 Google 收購)
PittPatt 是一家由卡耐基梅隆大學孵化的專注于人臉識別和模式識別公司,其開發了一項能在照片、視頻和其他媒介之中識別匹配人臉的技術,創造了一系列人臉檢測、跟蹤和識別的算法。
PittPatt 的人臉檢測和跟蹤的軟件開發工具包(SDK)能在照片中確定人臉的位置,在視頻中跟蹤人臉的移動情況。
PittPatt 被 Google 收購后主要應用在 Android 中。
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SayNow(2011 年 1 月 25 日被 Google 收購)
SayNow 是一家成立于 2005 年的語音識別公司,總部位于美國加州帕羅奧托(Palo Alto)市。
SayNow 的平臺可將語音通訊、一對一通話和集團通話整合到 非死book 和 推ter 等社交網站,以及 Android 和 iPhone 手機應用中。
SayNow 被 Google 收購后主要應用在 Google Voice 中。
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Phonetic Arts(2010 年 12 月 3 日被 Google 收購)
Phonetic Arts 公司是一家位于英國的語音合成技術廠商。被 Google 收購前 Phonetic Arts 公司的語音合成技術主要用在游戲中,但谷歌希望將該技術用于其電腦聲音自動輸出系統,以使機器合成的人聲更像人類的聲音以及更加流利。
Phonetic Arts 被 Google 收購后主要應用在 Google Voice 和 Google Translate 中。
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Metaweb(2010 年 7 月 16 日被 Google 收購)
Metaweb 是一家從事語義搜索(Semantic Search)技術開發的風險企業,目標是開發用于 Web 的語義數據存儲的基礎結構。
Metaweb 被 Google 收購后主要應用在 Google Search 中。
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Neven Vision(2006 年 8 月 15 日被 Google 收購)
這個可以說是 Google 最早在人工智能領域的收購了,可以追溯到 2006 年。
Neven Vision 是一家圖像識別技術公司,其能自動從圖片里提取信息、并且辨認圖片的內容,被收購前主要應用于手機以及美國政府和執法部門的計量生物學應用中。
Neven Vision 被 Google 收購后主要應用在 Picasa 以及 Google Goggles 中。
小結:
從 2006 到 2016,Google 在人工智能領域的收購一直沒有斷過。
這十年來,我們見證了 AlphaGo 在人工智能技術上的突破,也見證了人臉識別、語言識別、深度學習等技術從實驗室走進我們的日常生活。
未來會怎樣?
讓我們接著看下去。
來自: 雷鋒網