可以看到的是，Facebook和谷歌(Google)均重金投資人工智能，是AI領域的兩大領導者。兩家公司招聘大量頂級研究人員開發(fā)諸如Facebook的智能助手M，谷歌人工智能聊天機器人等項目。

　　谷歌花費了4億美元收購造出“阿爾法狗”的團隊“DeepMind”被看作是谷歌招攬人才、向人工智能領域進軍的計劃之一。如今的Facebook也早已從一個校園圖片分享社區(qū)成長為一個市值超過3000億美元的硅谷科技巨頭。今年年初，扎克伯格在他的Facebook上透露，他的2016年新年目標是打造一個人工智能管家，就像《鋼鐵俠》電影中的“賈維斯”(Jarvis)。

　　正當谷歌和Facebook在人工智能競賽中一爭高下，很多公司也不甘落后。Siri是蘋果公司在2012年發(fā)布的語音識別系統(tǒng)，成為蘋果正式向人工智能進軍的信號。而蘋果發(fā)布的Apple watch，則表明了蘋果要將人工智能進行到底的決心。此外，IBM的沃森項目曾贏得“危險邊緣”競賽，微軟的圖像識別技術和應用也掀起了廣泛的興趣。

　　硅谷CEO情迷人工智能之路

　

　　Facebook：

　　2014年，扎克伯格以個人身份入股人工智能公司 Vicarious。

　　2015年初，Facebook收購了語音指令創(chuàng)業(yè)公司Wit.AI，之后建立了語言技術部門。

　　2015年6月間，Facebook發(fā)布了旗下人工智能研究室研發(fā)的一套全新算法，稱能夠根據人的衣著、發(fā)型、姿勢和體型等信息來推測這個人是誰，成功率高達83%。

　　2015年7月，Facebook開發(fā)代號為“Moneypenny”(簡稱M)的人工智能助理項目，已展開內測。

　　2015年年底，Facebook Messenger又推出Photo Magic功能，該功能可以控制用戶手機中的照片集，當識別出照片中的人為用戶的好友時，將自動發(fā)送提示詢問用戶是否需要發(fā)送該圖片給該好友。

　　目前，Facebook已經建立了三個人工智能研究中心，分別位于法國巴黎、美國紐約和加州的門洛帕克，每一個實驗室擁有40-50名研究員。

　　“人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。”

　　——扎克伯格

　　Google：

　　2015年3月，谷歌機器學習大規(guī)模應用于醫(yī)藥研發(fā)，并開發(fā)人工智能手術機器人。

　　2015年5月，谷歌在Google I/O 2015上公布了Google Now的新特性“Now on Tap”，它可以讓Android操作系統(tǒng)的人工助手明白屏幕上發(fā)生了什么事，并采取相關行動。

　　2015年6月，谷歌的翻譯應用允許用戶通過攝像頭來捕捉內容進行即時翻譯，可以拓展到27種語言

　　2015年11月，谷歌開源第二代深度學習系統(tǒng)TensorFlow，該系統(tǒng)將機器學習算法變成了符號表達的各類圖表，從而有效縮短了重新寫代碼的時間，被用于語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域。

　　2015年12月，谷歌開發(fā)人工智能聊天機器人。

　　總體看來，谷歌一直以來人工智能的布局符合“將機器習得技術應用到我們所有的產品之中”的目標。

　　“機器習得是一個核心的、變化的方法，我們通過它來反思我們所做的一切工作。我們將小心謹慎地將機器習技術應用到我們所有的產品之中。我們還處于機器習得技術最早的研發(fā)階段，但是你會看到我們將以一種系統(tǒng)性的方式將機器習得技術應用到所有這些領域之中。”

　　——谷歌CEO桑達爾·皮查伊

　　IBM：

　　1997年，IBM用深藍計算機戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍，它在人工智能領域同樣表現突出。

　　2011年，它與美國德克薩斯大學聯合打造的“沃森”在一檔智力競猜節(jié)目中戰(zhàn)勝了人類。

　　2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”——超級計算機沃森。

　　2014年5月，IBM通過Watson Group收購了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Cognea。

　　2014年8月，IBM再度發(fā)布能模擬人類大腦的SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即“自適應塑料可伸縮電子神經形態(tài)系統(tǒng)”)芯片。

　　2015年4月，IBM和美敦力合作推進糖尿病護理。

　　2015年10月，20億美元收購天氣預報公司，著手商業(yè)化神經仿生芯片TrueNorth。

　　2015年11月，開源機器學習系統(tǒng)SystemML。

　　2015年12月，在德國慕尼黑成立匯集1000名員工的Watson物聯網全球總部。

　　2016年1月29日，IBM對媒體和數據巨頭Weather Company公司開展的部分業(yè)務并購交易正式完成，這是IBM擴展旗下機器人與人工智能領域平臺Watson AI業(yè)務的最新行動。

　　可以看見，我們使用計算的方式正在發(fā)生改變，隨著數據量暴增，我們利用云端數據中心收集海量數據，然后分析這些數據并打造出新的產業(yè)。

　　“設計公司將迎來爆發(fā)，因為人們需要快速瀏覽大量的信息，僅訓練計算機如何利用人工智能就是一項大產業(yè)。”

　　——谷歌云計算引擎部門 Diane B. Greene

　　科技產業(yè)新的架構是硅谷前進的動力

　　與新的產業(yè)相關的詞條通常是「機器學習」和「人工智能」或「A.I.」，由此孵化出的產品有著廣泛的影響力，從全球規(guī)模的計算系統(tǒng)到普通人吃飯付款的方式。

　　這類改變是硅谷持續(xù)向前的驅動力。PC取代大型計算機不僅為蘋果敞開了大門，還為開發(fā)PC 商業(yè)軟件、游戲和出版業(yè)軟件的公司提供了飯碗。而在聯網效應和因特網帶來變革中，風險投資人投資這些新計算模式的公司，又一代行業(yè)巨頭們誕生了。

　　據美國Re/code網站，研究公司CB Insights最近就科技行業(yè)投資人工智能發(fā)布一份報告，報告要點如下：

　　(1)自2010年，超過45家公司和企業(yè)的風險資金部門投資了人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)。去年，在人工智能方面的頂級企業(yè)投資者包括彭博旗下的風投公司Bloomberg Beta(投資項目包括Howdy, Domino Data Lab和DiffBot)，三星創(chuàng)投(Samsung Ventures)(投資項目：Expect Labs, Idibon和Winston)，日本互聯網服務提供商Rakuten的風投部門(投資項目：ViSenze和Algorithmia)。

　　(2)人工智能方面的企業(yè)投資在2014年第四季度達到了峰值，在8個主要的交易中投資了1.52億美元。2014年，創(chuàng)業(yè)公司在21個不同的交易中融資了2.3萬億美元。

　　(3)2015年，企業(yè)以及企業(yè)的風投部門在15個大規(guī)模交易中投資了1.28億美元。

　　(4)2015年第四季度人工智能投資飆升，很大程度上與其中一個交易有關：谷歌投資出門問問(Mobvoi)，出門問問是專注研發(fā)中文語音搜索的公司。

　　(5)在2010年到2015年期間，企業(yè)對人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資增長了15倍。

　　

　　落伍的產業(yè)和飛奔的谷歌

　　過去十幾年，智能手機、社交網絡和云計算已經從為 Facebook 和 Twitter 這類公司提供養(yǎng)料跳躍到了 Uber、Airbnb 以及其它利用手機、個人評級系統(tǒng)和強大的云端遠程計算機自我創(chuàng)造產業(yè)的公司。

　　不管你信不信，這些產業(yè)已經開始落伍。科技產業(yè)新的架構不僅建立在谷歌、微軟和亞馬遜的大型公共云計算上，還在于這些公司的人工智能技術。這些公司的云計算提供了更有效率、更靈活的計算資源，并可供任意公司租用，還可以對接到公司內部使用小規(guī)模的云。

　　很多人會使用谷歌搜索自動補全功能，該功能是怎么實現的呢?它是通過瞬間連接不同地區(qū)500臺計算機，來猜測我們的搜索內容。谷歌地圖和谷歌照片這類服務已經服務了超過10億用戶。Gmail 每天可篩選1.4PB 數據，約等同于20 億本書提供的數據量。

　　為了處理以上所有數據，以及翻譯和語音識別等任務，谷歌已經積累了大量可供用戶使用的分析技術。根據Greene 的首席技術架構師 Urs H?lzle 預測，谷歌出租機器學習和軟件分析的業(yè)務最終會超過其廣告業(yè)務。2015年，谷歌廣告收益為160.4億美元。

　　很多創(chuàng)業(yè)公司已經瞄準了這個新的架構。位于加利福尼亞山景城的 Mashgin 公司使用「計算機視覺」使得零售業(yè)結算自動化。Alluxio 公司正致力于提升基于云的人工智能。最近，舊金山一家名為 Mesosphere 的公司融資7300萬美元，該公司提出不同公司集團和公共云運營的解決方案。

　　“八十年代是關于電子數據表格，現在是關于如何利用機器學習。更好的地圖和照片只是開始。將來會是生命科學、自動駕駛，所有一切。”

　　——知名計算機設計專家 、谷歌首個投資人 Andreas Bechtolsheim

　　

　　與此同時，美國硅谷正在瘋狂搶購英國人工智能公司

　　當硅谷大佬豪賭人工智能之際，企業(yè)和人才也成為了巨頭們千金一擲的籌碼。

　　Autonomy、DeepMind、 SwiftKey、 VocalIQ.....每一個都是英國人工智能和機器學習創(chuàng)業(yè)公司，都分別被美國科技巨頭——HP、Google、Microsoft 和蘋果收購。

　　全世界只有少數幾個人有做大規(guī)模人工智能項目的背景和經驗，而這導致的問題是正當人工智能成為一項關鍵技術時，英國正在失去它的最出色的人工智能公司，跑到了硅谷。英國沒有能與之相比的科技巨頭。在過去五年，超過一半英國的風投退出(或首次公開上市，或被并購)投奔了美國投資者。而且，隨著人工智能逐漸成為許多科技產品的核心，專家成為了有限資源。

　　“所有的美國大公司正致力于這個領域，然后到處尋找機會——不僅在英國，而是在世界任何地方。全世界只有少數幾個人有大規(guī)模人工智能項目的背景和經驗……美國大公司需要找到這些人。”

　　——Index Ventures的早期投資者Martin Mignot

　　許多被搶購的英國公司是英國頂尖大學的科研成果——這上面的公司有Evi Technologies (Amazon收購), Dark Blue Labs (Google收購), Vision Factory (Google收購)，這些要么是直接脫胎于劍橋大學、牛津大學或倫敦大學學院，要么雇員在這里受過訓練。

　　另外，當大學自己的實驗室孕育出的科技被這樣的公司收購時，大學有時能從中受益。名字較為尷尬的牛津Isis Innovations和劍橋企業(yè)就是有名的“技術轉讓公司”：他們幫助大學里的創(chuàng)新技術商業(yè)化，確保學校獲得股票回報。

　　劍橋企業(yè)的一位發(fā)言人稱，機構在2014/15年的所有領域內的股票變現中賺取了1.56千萬英鎊(2.18千萬美元)，所得收入由相關大學院系和未來投資者分攤。牛津的Isis Innovation說，去年為學校賺取了2.458千萬英鎊(3.44千萬美元)，其中1.36千萬英鎊(1.9千萬美元)交回到學校院系的手上。

　　“給錢挪窩”人才流入硅谷情況將被遏止

　　不過，英國的“人才流失”也有可能會被這樣的事實遏止：大多數人工智能技術在英國不能注冊受版權保護的軟件，而且屬于任何資助者的東西，只算是創(chuàng)造者的財產。創(chuàng)業(yè)公司不需要利用劍橋企業(yè)去讓他們的點子商業(yè)化，不過一旦他們想得到投資和支持，就可以申請。

　　“之前，買家老是想帶領人進入他們的主要辦公場所，整合收購的創(chuàng)業(yè)公司，成為他們主要業(yè)務的一部分，但是，這已經被表明未必是最好的發(fā)展方式，更有用的是保留團隊的自主權，讓他們像以前一樣運行，但是會擁有比以前有更多資源。這是一個更好的結果。”

　　——指數創(chuàng)投公司 Mignot

　　加拿大也在警惕他們的人工智能人才被硅谷挖走，多倫多大學的一位教授說過國家的人工智能優(yōu)勢正“悄悄從我們的指尖流逝”。也就是說，英國不是唯一擔心自己的人工智能人才外流的國家，這種擔憂可能只是擁有一個更強大、更成功的對手的自然結果——但是，如果所有人工智能專家都最終選擇硅谷，這只會讓事情變得更糟。

　　有些人認為需要防止人才外流的事件發(fā)生，人們需要幫助英國創(chuàng)業(yè)公司成長，給他們除了被收購之外的其它可選道路，承擔風險，允許這些公司成長和轉變?yōu)榇笠?guī)模公司，給他們發(fā)展的事件，這將很有幫助。

　　改變和創(chuàng)新是硅谷持續(xù)前進的動力。可以說，當硅谷玩家們開始發(fā)力新的人工智能技術時，目前所有的數據，連同計算規(guī)模和復雜性，與其帶來的結果相比都是小巫見大巫。我們也許會打造一個可供所有業(yè)務使用的人工智能系統(tǒng)，而科技巨頭與深度機器智能之間的游戲才剛剛開始。