年終盤點：2015年人工智能的五大關鍵詞

在即將過去的2015年里，幾乎每天都能聽到關于「人工智能」的新消息，Bloomberg將2015年評價為人工智能的里程碑一年，那么，站在2015年的年末，機器之心和大家一起回首人工智能領域這一年的發展與進步。

在即將過去的2015年里，幾乎每天都能聽到關于「人工智能」的新消息，或是大公司新產品發布、或是創業公司拿到巨資、或是研究機構探討人工智能如何人類相處等等。Bloomberg將2015年評價為人工智能的里程碑一年，因為「計算機變得更加聰明，它們的學習也達到了前所未有的速度。」

機器之心梳理出五個關鍵詞：開源、創業、巨頭、產品、爭議。站在2015年的年末，和大家一起回首人工智能領域這一年的發展與進步。

開源與話語權之爭

正如谷歌董事長施密特所言：「機器學習并不是魔術，它只是個工具而已。」過去一年，我們看到越來越多公司將自己的機器學習技術作為工具開放給全球開發者使用。一方面，人工智能的發展離不開全球各地開發者的積極參與，而開源將成為吸引開發者的重要途徑。另一方面，利用開源爭奪人工智能的話語權，也成為巨頭們積極開源的重要原因。

2015年11月，谷歌開源了一個名叫TensorFlow的機器學習平臺，全球各地的開發者和愛好者都可以免費使用這個平臺，作為谷歌第二代人工智能系統，TensorFlow的命名起源于該系統的運作原理，即復雜的數據結構（Tensor）將會被傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理，這一過程是機器深度學習的核心部分。

谷歌此舉被業界廣泛解讀為「欲復制人工智能領域的Android」。事實上，早在今年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）就推出一組基于Torch機器學習框架的開源深度學習工具。Torch是一個從2002年就開始存在的開源庫，已被Google、Twitter、Intel、AMD、NVIDIA等公司采用。Facebook的開源工具將有助于提升神經網絡性能，并可英語用于計算機視覺和自然語言處理（NLP）。

早已將人工智能作為公司核心戰略的Facebook并沒有停止開源步伐。2015年12月，Facebook宣布開源針對神經網絡研究的服務器「Big Sur」，這款服務器裝配有高性能圖形處理單元（GPUs），是專為深度學習方向設計的芯片。

傳統的IT巨頭也沒有閑著。就在谷歌開源TensorFlow不久，微軟亞洲研究院于將分布式機器學習工具包(DMTK）通過Github開源。這個工具包由一個服務于分布式機器學習的框架和一組分布式機器學習算法構成，可將機器學習算法運用到大數據。同樣也是在11月，IBM 宣布開源旗下機器學習平臺SystemML，這個平臺由 IBM 的 Almaden 實驗室近 10年 前開發，可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，IBM 沃森就整合了其中多項技術。

這些下半年尤其是11月份之后出現的開源熱潮令人眼花繚亂。但上半年的另一家公司的開源產品卻被很多人忽視，這就是亞馬遜的機器學習平臺。2015年4月，亞馬遜推出Amazon Machine Learning（亞馬遜機器學習），這是一項全面的托管服務，讓任何開發者都能夠輕松使用歷史數據開發并部署預測模型。亞馬遜內部一直使用機器學習過濾商品下方的垃圾評論、通過注冊姓名來辨別用戶的男女性別，以及訓練分揀機器人對不同形狀物品的識別等等，這些功能將通過AWS云服務提供給開發者。

如果說基于硬件服務器的機器學習還有一定的門檻，那么基于云計算機器學習服務則在部署和維護方面提供了較大便利性。

創業起步期

2015年人工智能投資有多熱呢？風險投資人 Nathan Benaich在12月1日倫敦Re.Work大會深度學習討論時透露了一些數字：從2015年1月1日到2015年12月1日，約有300筆涉及到人工智能領域的投資，80%的投資少于500萬美元；90%的現金投資發生在美國，歐洲只有13%；75%的多輪融資發生在美國。

而根據 Venture Scanner追蹤分析855家人工智能創業公司的數字顯示，這個領域的創業公司橫跨十三個品類，總估值超過87億美金。

如果以全球整體風險投資情況來看，人工智能領域的投資比例大約只為5%。這些數字都表明：整個人工智能領域的創業融資還處在早期，絕大多數的人工智能創業公司還沒有成型的產品或停留在產品測試階段。

不過，2015年我們還是看到了一些很酷的人工智能創業公司。

加拿大多倫多大學Brendan Frey教授實驗室于今年夏天創立的Deep Genomics剛剛在11月宣布完成370萬美元的種子輪融資。這家公司通過深度學習技術篩選海量以前未知的基因突變，找出致病的基因突變。

成立于2010年的人工智能公司Vicarious在2015年8月完成新一輪融資。Vicarious是一家「野心勃勃」的創業公司，他們要「復制大腦皮層功能，控制人的身體，理解語言并進行數學計算。該公司吸引到硅谷諸多大佬的青睞，其投資人包括亞馬遜CEO貝佐斯、Facebook CEO 扎克伯格、Salesforce CEO Marc Benioff以及企業云服務Box公司 CEO Aaron Levie。

而一向對深度學習嗤之以鼻的Geometric Intelligence創始人Gary Marcus則相信蹣跚幼童的學習和推理方式中蘊含著讓機器更加智能的秘密，但他的產品還未問世。同樣還未有產品的舊金山的機器學習創業公司Osaro完成了330萬美元融資，投資者包括Peter Thiel、Sean Parker等硅谷知名人士（機構）。該公司成立于2015年年初，公司員工只有9人。Osaro公司的技術強調將用于圖像識別的感知技術于計算機和機器的決策能力整合起來，幫助計算機通過試驗（錯）來提升機器智能。

崇尚「軟件吃掉世界」的 Andreessen Horowitz則給一家上線不到5個月的Gigster 1000萬美元投資。這家公司提供一種全新的軟件開發體驗：從客戶一個想法到一個App之間的轉換是基于其強大的人工智能引擎，它可以將客戶的產品需求轉化為開發計劃，企業外部大量開發者可以根據這個開發計劃，將已經預置好的代碼模塊進行累加和調整優化，從而快速「生產」出一個App。

在國內市場，2015年10月，人工智能創業公司出門問問宣布完成谷歌投資的C輪融資，出門問問估值3億美金。截至本輪融資，出門問問自成立之日起已經獲得了7500萬美元的融資。谷歌副總裁Don Harrison認為，出門問問在語音識別和自然語言處理方面有著較強的技術積累。同時出門問問豐富的本土化合作伙伴喜歡也成為谷歌風險投資的重要原因。

同樣也是在10月份，通過人工智能為企業預測潛在客戶的公司 EverString 完成B輪融資。該公司利用企業內部銷售數據，結合每天動態變化的全球新聞數據、企業公告數據、社交媒體等外部數據，來進行認知運算，為企業預測潛在客戶。

巨頭們買買買

2015年人工智能領域的買買買雖不及去年DeepMind「嫁給」谷歌那般惹人眼球，但巨頭們一直緊盯市場上的獵物，從技術、人才的收購成為巨頭們快速布局加強人工智能領域的重要手段。

盡管較早推出Siri這樣的虛擬助理產品，但蘋果公司過去幾年并未在人工智能領域有太大進步。根據LinkedIn的一份數字，蘋果公司對于機器學習相關職位的需求也是硅谷各大公司里最少的，但今年這種情況似乎在改變，蘋果在2015年完成多筆收購。

2015年10月，蘋果公司收購了一家來自英國劍橋地區的人工智能創業公司VocalIQ。這家公司開發了一款基于深度學習的人機語音交互的軟件，用戶可以很自然地與計算機進行溝通，而且用戶使用越多其精確性也越高，這恰恰也是包括Siri在內的多個人工數字助理所研究的領域。目前，該公司的產品主要面向汽車領域。

不到一周，蘋果又買下了一家名叫Perceptio的人工智能創業公司，該公司的兩位創始人Nicolas Pinto、Zak Stone都是圖像識別領域的專家，他們利用深度學習技術不斷提升圖像識別的準確度。

不過，蘋果已連續兩年缺席人工智能界最重要的盛會——神經信息處理系統會議（NIPS），公開資料顯示該公司至今也從未發表人工智能領域的論文。而且相比與谷歌、Facebook這樣的互聯網公司，以硬件見長的蘋果公司在人工智能領域有著濃厚的「蘋果特色」。比如蘋果收購的Perceptio公司的產品就是一套不需要太多外部數據的圖像識別系統，這和谷歌基于深度學習的圖像識別研究方法并不相同。

IBM在過去一年繼續利用收購提升沃森的「技能」。2015年3月，IBM收購了AlchemyAPI。AlchemyAPI能夠利用深度學習人工智能，搜集企業、網站、廣告主發行的圖片、文字等信息，并做出相應的文本、數據分析。這些技術對于IBM 沃森意義重大，而且對于轉型困境中的IBM來說，「AlchemyAPI 能運行深度學習，而收購AlchemyAPI對于IBM來說，是IBM區別其他云端服務提供商的關鍵所在。」IBM CEO Elliot Turner 如是說道。

2015年對谷歌來說也是特別的一年，公司架構調整后，母公司Alphabet開始將諸多前沿技術研究并入到新的Google X。2015年10月，谷歌繼續在歐洲「淘金」，重金投資了「德國人工智能研究中心」（the DFKI， German Research Centre for Artificial Intelligence）。這是一家非盈利的研究機構，擁有450名科學家，主要研究項目著眼于語言技術、嵌入式智能、增強現實、知識管理、多媒體分析和數據挖掘。這是該領域最大的研究中心之一，2015的預算高達4100萬歐元（相當于4600萬美元）。

2015年2月，Uber在匹茲堡建立起自己的前沿技術中心（Advanced Technologies Center )，繼續擴張勢力版圖，進軍機器人領域。除了研發更好的地圖、安全駕駛系統，最有利可圖的就是Uber的自動駕駛汽車。而到了2015年夏天，Uber從引領全球機器人發展方向、由卡耐基梅隆大學掌管的美國國家機器人工程中心（National Robotics Engineering Center at Carnegie Mellon University）挖走了40多名研究人員，包括多名資深高級研究人員。

在「摩爾定律」半百之際，芯片巨人英特爾收購了一家人工智能公司 Saffron Technology，該公司前IBM知識管理和智能代理中心首席科學家Manuel Aparicio創立，專注于研發自家的「聯想記憶」技術，在企業級市場成績斐然。

與上述互聯網、IT巨頭相比，汽車巨頭豐田加入到人工智能領域引發諸多遐想。2015年9月，豐田宣布投入5000萬美元開展人工智能和機器人研究，同時聘請原DARPA機器人大拿Gill Pratt負責該項目。盡管Gill Pratt表示豐田無意制造無人駕駛汽車，但在12月，豐田投資10億日元收購收購人工智能創業公司Preferred Networks的小部分股份，Preferred Networks一直專注于機器學習技術，這也從一個側面展現豐田有意布局無人駕駛的意圖。而且，豐田還準備在明年1月份之前在硅谷建立一個機器人和人工智能研究中心，未來五年將在該項目上投資10億美元。

產品涌現

過去一年與巨頭買買買和創業公司爆發相呼應的，是各種基于人工智能的新產品不斷涌現，更重要的一點在于，越來越多面向普通消費者的人工智能產品推向市場，反過來又推動了整個產業的發展。

先來看看谷歌的幾款產品。2015年6月，谷歌發布谷歌相冊服務，它可以將相冊中同一個人物的照片整合在一起，比如回顧一個嬰兒從小到大的成長軌跡。通過長期學習，它甚至可以自動判斷對你重要的時刻、重要的人、和重要的事物。在谷歌相冊發布會上，科技博客O’Reilly就站在Larry Page旁邊，O’Reilly很驚訝地發現，如果他在搜索框中輸入類似「墓碑」這樣的關鍵字，該APP甚至能找出很久很久以前照的他叔叔墓地的照片。

谷歌11月份推出的郵件智能回復功能「Smart Reply」則利用自然語言理解和生成技術實現。谷歌選擇的是LSTM模型，能夠很好處理不同位置單詞之間的依賴關系，并能夠發現郵件內容中最重要的部分，而不會被附近的短句所影響。

如果說谷歌的上述產品都是千方百計地替代人類工作，那么Facebook的秘密武器M則展現出另一種可能性。M是一款內置于Facebook 消息類應用Messager（類似于微信）的聊天機器人，當有人通過Messenger 給M發送短信時，「通過人工智能引擎可以生成一個直接回復，同時教練可以讓這個直接回復發送給用戶，這個回復有時只是給出一個建議，有時是一個完全不同的答案，或者一些其他無關的回答。」 Facebook 產品副總裁Marcus這樣解釋M的工作原理。

2015年對于微軟小冰來說也是成長迅速的一年。2015年8月第三代微軟小冰正式發布，同時宣布小冰回歸微信，三個月后，小冰發布了計算視覺功能。截止到 2015 年 11 月，小冰已經積累了百億輪與人類的對話信息，從中提取了海量歷史數據，這些海量數據對于改善小冰的「智能」具有重要意義，從某種意義上說，所有與小冰交談的人，都是小冰的教練。

人類不僅可以訓練Facebook M、微軟小冰，同時還可以讓特斯拉汽車變得更「聰明」，在特斯拉Autopilot的媒體發布會上，馬斯克為每位Model S車主取名為「專業教練」，意味著每個駕駛者將會訓練這個系統，通過大量的訓練數據近一步完善Autopilot的自動化駕駛功能。據多個Model S 反映，特斯拉Autopilot體驗非常出色。

除了上述直接面向消費者的產品，人工智能在2B（企業級）市場依然有諸多創新。一家名為Orbital Insight的美國創業公司利用人工智能來分析衛星圖片，得到全球的石油儲存量。接著，他們又與世界銀行合作，利用衛星圖片和人工智能來分析全球的貧窮狀況。

9月初，由Andreessen Horowitz投資的比特幣創業公司「21」發布第一款產品——比特幣電腦！不同于所謂的挖礦，這是一款將比特幣與現有的互聯網服務整合的硬件設備，鼓勵更多開發者開發更多支持比特幣的應用。

倫理之爭加劇

與人工智能市場蓬勃發展相呼應，2015年的人工智能領域，倫理之爭加劇。既去年霍金、馬斯克先后警告人工智能將給人類帶來災難之后，2015年7月，包括霍金、馬斯克、史蒂夫·沃茲尼亞克在內的多人都簽署了一封公開信，呼吁禁止自動化武器，從而避免引發軍備競賽，否則可能引發比冷戰更危險的形勢。

2015年11月，美林銀行發布了「關于機器人革命可能帶來的影響」的報告，雖然報告陳述了機器人在人口老齡化方面的優勢，但是它也還預測了，大量的工作將被消滅：其中，英國將有35%的工作被機器人取代，而美國的比例則高達47%，甚至包括白領工作職位。

在這個大背景下，兩家致力于研究人工智能對人類威脅的研究中心先后在2015年12月成立。12月初英國劍橋大學新建了一個研究中心，致力于人工智能未來并旨在影響其道德倫理發展。據了解，一家名為Leverhulme的信托公司將為其提供十年約1000萬英鎊的資助。而到12月中旬，特斯拉和SpaceX的CEO伊隆·馬斯克、Y Combinator董事長Sam Altman等人宣布出資10億美元成立非盈利性人工智能（AI）研究機構OpenAI。

DeepMind CEO Hassabis也透露，霍金曾和他討論人工智能的情況。而下月，紐約大學將舉行人工智能倫理研討會，眾多互聯網巨頭及創業公司的人將參與本次會議。

另一方面，人工智能的倫理之爭也從工作是否被替代延伸到多個領域，更涉及到家庭倫理層面，比如如何應對未來人與機器人的性愛問題。11月初，本來有一場名為「機器人的愛與性」的會議在馬來西亞召開，但是被取消了。馬來西亞警方說這個活動「非法」并且「荒謬」。一名警官說：「與機器人做愛，沒有任何科學可言。」不過，依然有許多人相信，人與機器人的親密關系中有很多有趣和重要的事情值得研究和討論。

又或者，無人駕駛汽車的「電車悖論」如何作答，盡管這并非計算機科學家必須回答的問題，但在未來的政策制定過程中，計算機科學家理應成為重要參與者，畢竟，他們手中的代碼或許左右了太多人的生命。

回顧2015年，人類在人工智能征程上取得長足進步。雖然相比于火熱的互聯網創業，人工智能領域的創業還處在早期階段。然而正如彼得蒂爾所言：「我們需要能飛的汽車，但結果卻得到了140個字符」，人工智能的創業與創新將從一個全新的維度塑造這個世界，或許不久之后，「互聯網+」將進化為「人工智能+」，而這一切，機器之心將與你一起屏息期待。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的年终盘点：2015年人工智能的五大关键词的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。