哪家科技巨头的人工智能最先觉醒：谷歌、Facebook、还是特斯拉？
當(dāng)今科技公司的人工智能概覽
在電影中，人工智能一個(gè)接一個(gè)地獲得了自我意識(shí)，關(guān)于人工智能方面的電影：太空漫游，終結(jié)者，黑客帝國(guó)，特工史密斯， 普羅米修斯，西部世界等多部電影中，讓我們看到人工智能的強(qiáng)大。隨著人工智能的強(qiáng)大，讓我們?cè)絹?lái)越重視人工智能什么時(shí)候覺醒的問題，是否人工智能會(huì)像電影里面演的一樣，是否人工智能真的會(huì)覺醒，這一直伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展。
華盛頓郵報(bào) 6 月 12 日?qǐng)?bào)道稱，谷歌工程師認(rèn)為Google公司的 AI（LaMDA）已經(jīng)活了過來(lái)，存在一定的意識(shí)。他展示了 LaMDA 是有知覺的證據(jù)。也試圖讓谷歌高管認(rèn)識(shí)到人工智能的“個(gè)性”意識(shí)，但一位谷歌副總裁調(diào)查了他的說法并駁回了他們。
一夜之間，谷歌人工智能覺醒的消息成為推特上的熱門話題。有些人興奮不已，為人類科技的巨大飛躍歡呼；有人害怕，擔(dān)心如果‘天網(wǎng)’蘇醒，終結(jié)者的審判日一定會(huì)到來(lái)。
谷歌 I/O '22 主題演講中的 LaMDA2
LaMDA是否有意識(shí)，我們還需要更多的證據(jù)和信息。作為機(jī)器學(xué)習(xí)和AI行業(yè)的開發(fā)者，我們有必要梳理一下目前人工智能領(lǐng)域各科技巨頭的發(fā)展情況。那家的AI會(huì)先醒來(lái)。
為了便于比較，我們將從如下幾個(gè)方面分析各大科技公司的AI水平。
人才：誰(shuí)領(lǐng)導(dǎo)公司的 AI 團(tuán)隊(duì)。
研究能力：公司發(fā)表的優(yōu)秀論文的數(shù)量和建立的優(yōu)秀模型。
系統(tǒng)能力：人工智能系統(tǒng)和軟件
計(jì)算能力：超級(jí)計(jì)算機(jī)、AI芯片、硬件等
數(shù)據(jù)集：大型數(shù)據(jù)集
工程能力：將研究轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的能力
谷歌大腦（谷歌人工智能）
人才：
Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 領(lǐng)導(dǎo)著 Google Brain 團(tuán)隊(duì)，該公司的許多 AI 負(fù)責(zé)人都曾在 Google 工作過。
Jeff Dean——谷 歌人工智能的負(fù)責(zé)人；以 MapReduce、Spanner，big table,tensorflow等聞名
Geoffrey Hinton——被 稱為“人工智能教父”和“深度學(xué)習(xí)教父”；圖靈獎(jiǎng)（2018）與 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun；以反向傳播、玻爾茲曼機(jī)、深度學(xué)習(xí)和膠囊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而聞名；著名學(xué)生：Yann LeCun、IIya Sutskever、Ruslan Salakhudinov……
研究能力：
很多知名的模型都來(lái)自谷歌，比如AI覺醒事件的主角模型Transformer、BERT、LaMDA/LaMDA 2，以及谷歌5400億參數(shù)的模型PaLM。
Transformer 是來(lái)自 Google 論文（Attention Is All You Need）的深度學(xué)習(xí)模型。變換最初用于自然語(yǔ)言處理，現(xiàn)在廣泛用于各種任務(wù)。而BERT、GPT、LaMDA、PaLM等很多模型都是基于Transformer的。
更多Transformer模型VIT 模型SWIN Transformer模型參考頭條號(hào)：人工智能研究所這里選擇了2021年ICML、NeurIPS和ICLR（top3機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議）的數(shù)據(jù)作為例子。
由Sergey Ivanov提供的 ICML 2021 數(shù)據(jù)分析
由Sergey Ivanov提供的 NeurIPS 2021 數(shù)據(jù)分析
sharonzhou ICLR2021 stats
2021年，谷歌有109、177、197篇論文被ICML、NeurIPS和ICLR接受，排名第一。
計(jì)算能力：
TPU : Tensor Processing Unit 是谷歌專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的人工智能加速器專用集成電路（ASIC）。
系統(tǒng)能力：
TensorFlow是 一個(gè)免費(fèi)的開源軟件庫(kù)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。它主要側(cè)重于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。TPU 是為 TensorFlow 量身定制的。
谷歌云平臺(tái) (GCP) - 谷歌云計(jì)算服務(wù)
數(shù)據(jù)集：
YouTube-8M segments、open images、google landmarks、natural question等。
工程能力：
從 Goole I/O 2022 中我們可以看到，幾乎所有的谷歌產(chǎn)品，無(wú)論是谷歌翻譯、谷歌地圖、YouTube，還是尚未發(fā)布的谷歌 AR 眼鏡，都是基于谷歌 AI 的。Waymo——谷歌自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目，也是Google目前最重要 的項(xiàng)目。
從以上可以看出，谷歌AI具有綜合實(shí)力。Google Brain 團(tuán)隊(duì)專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、自然語(yǔ)言、健康等。
DeepMind
DeepMind 是谷歌母公司 Alphabet Inc 的子公司?？偛课挥趥惗?#xff0c; DeepMind 并不是一家“大”科技公司，但它在人工智能領(lǐng)域的影響力超過了任何其他大型科技公司。例如，AlphaGO憑借其明星產(chǎn)品在2016年擊敗了人類職業(yè)圍棋選手李世石，以及在2020年在蛋白質(zhì)折疊問題上取得重大進(jìn)展的AlphaFold大模型。這些令人印象深刻的成績(jī)將AI帶入了上市。
人才：
Demis Hassabis（首席執(zhí)行官）、David Silver（首席研究）
Ian Goodfellow：以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 聞名
研究能力：
有 38 篇（排名第 3）論文被 ICML 2021 錄用，81 篇（排名第 3）論文被 NeurIPS 2021 錄用，42 篇（排名第 4）論文被 ICLR 2021 錄用。
工程能力：
AlphaFold, AlphaGo / Alpha Go Zero / AlphaZero / MuZero Go, AlphaStar
元人工智能（Facebook 人工智能）
人才：
Yann LeCun - 以深度學(xué)習(xí)而聞名；圖靈獎(jiǎng) (2018) 與 Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton；稱之為“人工智能教父”和“深度學(xué)習(xí)教父”。
研究能力：
有 36 篇（排名第 4）論文被 ICML 2021 錄用，78 篇（排名第 4）論文被 NeurIPS 2021 錄用，55 篇（排名第 3）論文被 ICLR 2021 錄用。
近年來(lái)許多實(shí)用的模型，如新的設(shè)計(jì)范式RegNet 、用于目標(biāo)檢測(cè)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN 、新的目標(biāo)檢測(cè)方法YOLO等，都是由Facebook AI Research(FAIR)
系統(tǒng)能力：
PyTorch - 基于 Torch 庫(kù)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理，主要由 Meta AI 開發(fā)。
Tesla Autopilot、Uber 的 Pyro 和 HuggingFace 的 Transformers 都建立在 PyTorch 之上。
計(jì)算能力：
AI Research SuperCluster (RSC) 是當(dāng)今運(yùn)行速度最快的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)之一，并且在 2022 年全面建成后將成為世界上最快的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)。
數(shù)據(jù)集：
Casual Conversations Dataset、Deepfake Detection Challenge 等。
工程能力：
FAIR（Meta AI）meta AI 目前絕大部分是開發(fā)元宇宙。
Yann LeCun 領(lǐng)導(dǎo)的 Meta AI 團(tuán)隊(duì) 非常出色，尤其是在長(zhǎng)期的 AI 研究方面。其研究涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、對(duì)話式人工智能、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域。
隨著meta今年將公司戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)移到metaverse，Facebook AI Research重大重組，Facebook AI Research（FAIR）成為Reality Labs的核心業(yè)務(wù)部門.
OpenAI
OpenAI 是一家人工智能研究和部署公司，與 DeepMind 非常相似，被認(rèn)為是 DeepMind 的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。其 AI 人才團(tuán)隊(duì)由 OpenAI 首席科學(xué)家、AlexNet 的共同發(fā)明者 Ilya Sutskever 和 John Schulman 領(lǐng)導(dǎo)。
OpenAI 也是一家 AI 影響比較大的公司（DeepMind 是另一家）。OpenAI于2020年發(fā)布的GPT-3是其明星產(chǎn)品之一。許多流行的應(yīng)用程序都是由 GPT-3 構(gòu)建的，例如 GitHub Copilot、Duglingo 和 Keeper Tax。
OpenAI 發(fā)布的另一款產(chǎn)品 DALL·E 2 也火了。它可以根據(jù)自然語(yǔ)言的描述創(chuàng)建逼真的圖像。
2019年獲得微軟10億美元投資。也許微軟將來(lái)會(huì)收購(gòu) OpenAI。真誠(chéng)地希望 OpenAI 能夠在人工智能研究方面繼續(xù)保持強(qiáng)勁的上升趨勢(shì)
微軟AI研究院
微軟研究院成立于 1990 年代初期。早期，微軟研究院做了很多優(yōu)秀的工作，培養(yǎng)了很多人才，其中很多人后來(lái)去了谷歌和Facebook。微軟研究院在大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)爆發(fā)的歲月里被其他巨頭超越。部分原因是研究人員的年齡增長(zhǎng)。2014 年，satya nadella接替史蒂夫鮑爾默成為微軟新任 CEO。他帶領(lǐng) Microsoft Azure 取得巨大成功。此后，微軟加大了對(duì)人工智能的投入。微軟研究院在人工智能方面取得了重大進(jìn)展，并已將其相關(guān)成果注入其產(chǎn)品中，包括必應(yīng)、Cortana、微軟翻譯等。2021年，微軟在ICML、NeurIPS和ICLR中排名第二。
研究能力：
有 53 篇論文（排名第 2）被 ICML 2021 錄用，116 篇論文（排名第 2）被 NeurIPS 2021 錄用，63 篇論文（排名第 2）被 ICLR 2021 錄用。
蘋果AI
在當(dāng)今日益開放的技術(shù)環(huán)境中，Apple 是一家偉大的公司。不幸的是，就像他們的 iOS 一樣，我們對(duì) Apple 的實(shí)際 AI 開發(fā)水平知之甚少。但我們可以在每一件產(chǎn)品中看到人工智能技術(shù)的應(yīng)用，比如 Siri、照片編輯、AI相機(jī)、AI芯片等。
蘋果，更愿意收購(gòu)尖端的人工智能初創(chuàng)公司或技術(shù)，并將其用于未來(lái)的產(chǎn)品上。他們致力于將apple的系統(tǒng)、SDK 和 Apple Silicon 構(gòu)建成一個(gè)對(duì) AI 友好的生態(tài)系統(tǒng)。
特斯拉AI
由年輕的人工智能科學(xué)家 Andrej Karpathy 領(lǐng)導(dǎo)的特斯拉 AI 團(tuán)隊(duì)在去年（2021 年）的特斯拉 AI 日上成為焦點(diǎn)。Tesla 向我們展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、評(píng)估基礎(chǔ)設(shè)施、Dojo 芯片、Dojo 系統(tǒng)和 Tesla Bot等先進(jìn)的技術(shù)。
盡管特斯拉 AI 更專注于自動(dòng)駕駛，但它的愿景不僅限于制造自動(dòng)駕駛汽車，還包括制造人形機(jī)器人。特斯拉的工程能力非常出色，利用其大量的駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，將其部署在安裝最新版本 FSD 的特斯拉汽車上。
HydraNet——特斯拉自動(dòng)駕駛強(qiáng)大的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
特斯拉正在以各種方式擴(kuò)大其人工智能團(tuán)隊(duì)，包括特斯拉人工智能日。
亞馬遜AI
雖然沒有那么多明星產(chǎn)品和科學(xué)家，但亞馬遜在人工智能領(lǐng)域也有它的一席之地。它為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他人工智能任務(wù)（AWS、亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施。根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，截至 2021 年第四季度，AWS 擁有 33%（排名第一）的云基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)份額，而接下來(lái)的兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 Microsoft Azure 和 Google Cloud 分別擁有 21% 和 10% 。
IBM AI
很多人可能會(huì)忘記，1997 年，距 AlphaGO 擊敗人類圍棋世界冠軍大約 19 年，IBM 打造的超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)以 4-2 擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫（三勝一平）。但在自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、計(jì)算機(jī)視覺等代表前沿 AI 研究的領(lǐng)域，我們幾乎看不到 IBM的身影。當(dāng)然，IBM仍然有許多受人尊敬的科學(xué)家，每年發(fā)表許多論文。
DB2 和 WebSphere，與它們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 MySQL 和 Tomcat 相比，過于臃腫、笨重且難以使用。但是依靠IBM強(qiáng)大的系統(tǒng)，這些軟件的銷量和市場(chǎng)份額都不錯(cuò)。在整個(gè) IBM 結(jié)構(gòu)下，許多技術(shù)將變得龐大而低效。人工智能也是如此。IBM 與Google 都是2家大公司，希望避免大公司的一些壞毛病。
英偉達(dá)AI
Nvidia 是另一家 AI 基礎(chǔ)實(shí)施提供商，許多機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型都是使用 Nvidia 的 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練的。
除了硬件，NVIDIA 還開發(fā)了 CUDA，一個(gè)并行計(jì)算平臺(tái)，以及允許軟件使用特定類型 GPU 的 API。
它也處于各公司每年發(fā)表的論文的前列。有 8 篇論文被 ICML 2021 錄用，20 篇論文被 NeurIPS 2021 錄用。
除了以上這些公司之外，還有很多優(yōu)秀的公司參與了這場(chǎng)人工智能革命，比如騰訊、百度華為，科大訊飛等。雖然中國(guó)的AI行業(yè)發(fā)展比較晚，相對(duì)技術(shù)方面還不完善，但是相信中國(guó)的AI技術(shù)，早晚有一天也會(huì)發(fā)揚(yáng)光大。加油！
雖然沒有證據(jù)表明 AI 已經(jīng)覺醒，但這些科技公司發(fā)布的 AI 產(chǎn)品足以讓我們驚嘆，比如特斯拉的 FSD、谷歌翻譯、Siri、GitHub Copilot 等。這些產(chǎn)品直接或間接地改變了我們的生活方式，學(xué)習(xí)和工作。我們?cè)缇土?xí)慣了人工智能產(chǎn)品，所以有一天人工智能會(huì)有自我意識(shí)，我們不必害怕。我相信人類會(huì)解決機(jī)器覺醒的問題。
那么未來(lái)，人工智能真正的覺醒了，人類又該何去何從？？
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的哪家科技巨头的人工智能最先觉醒：谷歌、Facebook、还是特斯拉？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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