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      日本欲借人工智能重振科技業(yè)“深度學習”或成下一風口

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

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

      在美國硅谷,深度學習(deep-learning)市場已頗具規(guī)模。Alphabet Inc. (GOOG)旗下的谷歌(Google)去年以估計5億美元的價格收購了倫敦初創(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域。中國互聯(lián)網(wǎng)搜索服務提供商百度(Baidu.com Inc., BIDU)于2014年在硅谷成立了深度學習研究中心。

      美國市場研究公司Tractica預計,到2024年,有關深度學習的企業(yè)應用軟件收入將達到104億美元,今年只有1.09億美元。

      對硅谷而言,深度學習技術主要用于優(yōu)化軟件。舉例來講,可以使蘋果Siri等語音識別系統(tǒng)在回答用戶問題時更為自然。不過,那些紛紛效仿Okanohara的日本企業(yè)則傾向于另辟蹊徑,將深度學習用于優(yōu)化硬件。他們認為,一臺深度學習機器的自我優(yōu)化速度可遠超人工優(yōu)化機器的速度,因為這類機器可以與其他機器共享彼此的學習成果,而且百學不厭。

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

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

      Preferred Networks對自身的期望是在企業(yè)深度學習應用的中心領域占據(jù)一席之地,就像上個世紀80年代微軟(Microsoft Corp.)憑藉操作系統(tǒng)進入企業(yè)個人電腦革命的核心領域一樣。Preferred Networks最近引入了一個深度學習技術的操作系統(tǒng),這個操作系統(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月份時估值為1.2億美元,該公司一直堅持保持獨立。這就像是一場賭博,因為谷歌擁有幾乎無限量的資源,使其可以爭取到一些最好的人才并且有可能制定全球標準。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的步伐緩慢也可能帶來問題。

      擔任執(zhí)行副總裁的Okanohara表示,當汽車、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。因為他看到物聯(lián)網(wǎng)存在一個問題:連接的設備可以訪問的數(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)的計算能力。例如,汽車傳感器可能記錄霓虹廣告牌上的每個像素,而這一信息對于汽車安全運行毫無用處。

      Okanohara稱,人腦也面臨同樣的超載問題,但人類學會了放棄無關信息。與之相似,計算機必須能夠自行判斷信息是否重要,以及應當與其他設備分享哪些信息。

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