一篇質(zhì)疑IBM的舊文在HackerNews上突然火了起來，雖已時(shí)隔多年，這篇文章還是引起了網(wǎng)友們的強(qiáng)烈共鳴。算起來，IBM其實(shí)是早期提出要轉(zhuǎn)型人工智能的公司。但是現(xiàn)在提到人工智能，我們能想到阿爾法狗，很少有人提及IBM，這么多年過去了，IBM人工智能的發(fā)展突然銷聲匿跡了，難道是一個(gè)徹頭徹尾的騙局?

　　沃森是能夠使用自然語言來回答問題的人工智能系統(tǒng)，由IBM公司的首席研究員David Ferrucci 所領(lǐng)導(dǎo)的Deep QA計(jì)劃小組開發(fā)并以該公司創(chuàng)始人托馬斯·J·沃森的名字命名。

　　2011年，沃森參加綜藝節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》來測(cè)試它的能力，這是該節(jié)目有史以來第一次人與機(jī)器對(duì)決。2月14日至16日廣播的3集節(jié)目中，沃森在前兩輪中與對(duì)手打平，而在最后一集里，沃森打敗了最高獎(jiǎng)金得主布拉德·魯特爾和連勝紀(jì)錄保持者肯·詹寧斯。沃森贏得了第一筆獎(jiǎng)金100萬美元，而肯·詹寧斯和布拉德·魯特爾分別只有30萬和20萬。賽后，詹寧斯和魯特表示將一半獎(jiǎng)金用于慈善事業(yè)，IBM公司也將沃森的獎(jiǎng)金分給了兩家慈善機(jī)構(gòu)。

　　沃森在比賽節(jié)目中按下信號(hào)燈的速度始終比人類選手要快，但在個(gè)別問題上反映困難，尤其是只包含很少提示的問題。對(duì)于每一個(gè)問題，沃森會(huì)在屏幕上顯示3個(gè)最有可能的答案。沃森4TB磁盤內(nèi)，包含2億頁結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息，包括維基百科的全文。在比賽中沃森沒有鏈接到互聯(lián)網(wǎng)。

　　在AlphaGo出世前，Watson一直是人工智能的代名詞。但是，隨著時(shí)間向前走，Watson弱點(diǎn)逐漸暴露：

　　它需要多個(gè)月極費(fèi)人力的訓(xùn)練，需要專家把海量整理好的數(shù)據(jù)喂給平臺(tái)，讓它能夠從中得出有價(jià)值的結(jié)論。另外，它僅能根據(jù)訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)得出結(jié)論。其中，Watson對(duì)“整理好的”數(shù)據(jù)這項(xiàng)要求，格外難辦。Watson客戶不得不雇傭整隊(duì)專家咨詢師準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，費(fèi)時(shí)費(fèi)力不說，最受不了的是費(fèi)錢。

　　大家當(dāng)年對(duì)Watson以及它所代表的人工智能技術(shù)期望過高，甚至脫離實(shí)際，也是造成如今失望的原因之一。IBM鼎盛時(shí)期已經(jīng)不復(fù)存在，自它把服務(wù)器和電腦給了聯(lián)想，把聯(lián)想狠狠坑了一把后，IBM也就變成了一個(gè)空殼公司。

　　伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破以及自動(dòng)化、智能化風(fēng)潮的演進(jìn)，人工智能領(lǐng)域迎來了爆發(fā)。可以說，人工智能已經(jīng)成為了焦點(diǎn)“戰(zhàn)場(chǎng)”。

　　過去數(shù)年來，谷歌一直嘗試在不同領(lǐng)域開展人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，最為大家所熟知的就屬在圍棋大戰(zhàn)中柯潔的“AlphaGo”了。當(dāng)然，谷歌的Deepmind團(tuán)隊(duì)已經(jīng)發(fā)布了“AlphaGo”的新版本，也就是輕松擊敗舊版“AlphaGo Master”的“AlphaGo zero”。

　　隨著“谷歌大腦”的正式建立，越老越多谷歌工程師開發(fā)的人工智能技術(shù)開始出現(xiàn)在該公司的熱門產(chǎn)品當(dāng)中，其中就包括機(jī)器視覺、語音識(shí)別、智能翻譯等諸多領(lǐng)域。從那時(shí)候開始，谷歌的人工智能技術(shù)啟動(dòng)了轉(zhuǎn)化商用之路。

　　如今，谷歌在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展愈發(fā)“得心應(yīng)手”，在其最新的人工智能實(shí)驗(yàn)中，其下屬的DeepMind團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的虛擬機(jī)器人展示了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，僅僅憑借自我理解，就學(xué)會(huì)了走路，甚至跑酷。

　　在谷歌的AI戰(zhàn)略中，機(jī)器學(xué)習(xí)是重中之重。通過TensorFlow、云機(jī)器學(xué)習(xí)API(Cloud Machine Learning APIs)以及張量處理器(Tensor Processing Unit, TPU)電腦芯片，谷歌將AI能力向更多開發(fā)者開放出來。

　　Jeff Dean介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)是谷歌在人工智能領(lǐng)域的工作重心，谷歌開展機(jī)器學(xué)習(xí)的研究已經(jīng)很長(zhǎng)時(shí)間，但目前機(jī)器學(xué)習(xí)仍處于發(fā)展初期。如今，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)分類、預(yù)測(cè)、理解和生成這四個(gè)關(guān)鍵方面很有幫助。而這些功能幾乎已經(jīng)被應(yīng)用于谷歌所有的產(chǎn)品中。不止是軟件方面，在讓AI技術(shù)落地上，谷歌還在嘗試將AI、軟件、硬件結(jié)合起來。

　　所以，在2017 年上半年，谷歌宣布了一個(gè)新的開源計(jì)劃--AIY Projects(AIY計(jì)劃)，其目標(biāo)是讓每個(gè)Maker(創(chuàng)客)都能DIY自己的 AI 人工智能產(chǎn)品，讓更多人能學(xué)習(xí)、探索并體驗(yàn)人工智能。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進(jìn)行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項(xiàng)目，創(chuàng)客可以利用人工智能來實(shí)現(xiàn)更像人與人交流的人機(jī)交互。