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日本欲借人工智能重振科技業(yè)“深度學(xué)習(xí)”或成下一風(fēng)口

來源:中國日報(bào)網(wǎng)
2015-12-02 07:03:33

中國日報(bào)網(wǎng)12月2日電(信蓮)據(jù)美國《華爾街日報(bào)》12月1日報(bào)道,Daisuke Okanohara是東京人工智能公司Preferred Networks Inc.的聯(lián)合創(chuàng)始人,他正在力爭實(shí)現(xiàn)自我突破,肩負(fù)著重振日本科技業(yè)的重任。

在美國硅谷,深度學(xué)習(xí)(deep-learning)市場已頗具規(guī)模。Alphabet Inc. (GOOG)旗下的谷歌(Google)去年以估計(jì)5億美元的價(jià)格收購了倫敦初創(chuàng)企業(yè)DeepMind Technologies,而蘋果(Apple, APPL)、亞馬遜(Amazon.com Inc., AMZN)、Facebook Inc. (FB)和特斯拉(Tesla Motors Inc., TSLA)等公司也紛紛投資了該領(lǐng)域。中國互聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)提供商百度(Baidu.com Inc., BIDU)于2014年在硅谷成立了深度學(xué)習(xí)研究中心。

美國市場研究公司Tractica預(yù)計(jì),到2024年,有關(guān)深度學(xué)習(xí)的企業(yè)應(yīng)用軟件收入將達(dá)到104億美元,今年只有1.09億美元。

對硅谷而言,深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要用于優(yōu)化軟件。舉例來講,可以使蘋果Siri等語音識(shí)別系統(tǒng)在回答用戶問題時(shí)更為自然。不過,那些紛紛效仿Okanohara的日本企業(yè)則傾向于另辟蹊徑,將深度學(xué)習(xí)用于優(yōu)化硬件。他們認(rèn)為,一臺(tái)深度學(xué)習(xí)機(jī)器的自我優(yōu)化速度可遠(yuǎn)超人工優(yōu)化機(jī)器的速度,因?yàn)檫@類機(jī)器可以與其他機(jī)器共享彼此的學(xué)習(xí)成果,而且百學(xué)不厭。

日本工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)商、蘋果供應(yīng)商法努克(Fanuc Co.)最近入股Preferred Networks,持有小部分股權(quán),希望開發(fā)出可以自己計(jì)算出如何才能最好地組裝設(shè)備、甚至是修復(fù)其他機(jī)器人的機(jī)器。

Preferred Networks首席執(zhí)行長Yoshiharu Inaba說,公司擁有全世界最先進(jìn)的技術(shù)。此外這家公司還與豐田汽車公司(Toyota Motor Co.)合作開發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù),以及與松下電器產(chǎn)業(yè)公司(Panasonic Co.)展開監(jiān)控?cái)z像頭和消費(fèi)類電子產(chǎn)品的合作。

Preferred Networks對自身的期望是在企業(yè)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的中心領(lǐng)域占據(jù)一席之地,就像上個(gè)世紀(jì)80年代微軟(Microsoft Corp.)憑藉操作系統(tǒng)進(jìn)入企業(yè)個(gè)人電腦革命的核心領(lǐng)域一樣。Preferred Networks最近引入了一個(gè)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的操作系統(tǒng),這個(gè)操作系統(tǒng)名為Chainer,可以幫助第三方工程師編寫具備人工智能功能的程序。

這家有30名員工的初創(chuàng)公司于去年成立,8月份時(shí)估值為1.2億美元,該公司一直堅(jiān)持保持獨(dú)立。這就像是一場賭博,因?yàn)楣雀钃碛袔缀鯚o限量的資源,使其可以爭取到一些最好的人才并且有可能制定全球標(biāo)準(zhǔn)。這家初創(chuàng)公司的高管稱,由于員工不足,他們已經(jīng)拒絕了一些合作提議。專家還表示,日本政府采用新技術(shù)的步伐緩慢也可能帶來問題。

擔(dān)任執(zhí)行副總裁的Okanohara表示,當(dāng)汽車、烤箱等多種多樣的產(chǎn)品聯(lián)網(wǎng)后,他相信自己的專長能夠發(fā)揮作用。因?yàn)樗吹轿锫?lián)網(wǎng)存在一個(gè)問題:連接的設(shè)備可以訪問的數(shù)據(jù)量過于龐大,沒有可以與之匹配的分析或傳輸數(shù)據(jù)的計(jì)算能力。例如,汽車傳感器可能記錄霓虹廣告牌上的每個(gè)像素,而這一信息對于汽車安全運(yùn)行毫無用處。

Okanohara稱,人腦也面臨同樣的超載問題,但人類學(xué)會(huì)了放棄無關(guān)信息。與之相似,計(jì)算機(jī)必須能夠自行判斷信息是否重要,以及應(yīng)當(dāng)與其他設(shè)備分享哪些信息。

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