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　　編譯/新智元

　　[新智元導(dǎo)讀]Zdnet 網(wǎng)站推出機器學(xué)習平臺橫向比較系列文章，以下內(nèi)容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司AI實力，以及是否適合作為你的機器學(xué)習平臺。谷歌的機器學(xué)習平臺的優(yōu)勢在于構(gòu)建更廣泛的研究社區(qū)，圍繞機器學(xué)習和民主化機器學(xué)習工具和服務(wù)的業(yè)務(wù)。作為在中國對標谷歌的百度，其AI平臺是百度大腦，并開源機器學(xué)習平臺PaddlePaddle，在語音識別和深度學(xué)習知識經(jīng)驗方面占有優(yōu)勢。IBM的機器學(xué)習平臺則以Watson解決方案為核心，實力來自三個關(guān)鍵因素IBM研究、收購實力及其咨詢顧問能力。

　　選擇谷歌作為你的機器學(xué)習平臺

　?。ㄎ?Natalie Gagliordi）谷歌的機器學(xué)習產(chǎn)品包括一系列的云服務(wù)和工具。2015年，谷歌通過開源其機器學(xué)習庫TensorFlow，進一步擴大了其產(chǎn)品的市場占有率。TensorFlow現(xiàn)在已經(jīng)是 GitHub上最受歡迎的機器學(xué)習項目，貢獻者大部分來自谷歌公司之外。

　　TensorFlow之后，谷歌云平臺發(fā)布了一套基于谷歌預(yù)訓(xùn)練機器學(xué)習模型的專門的機器學(xué)習 API，谷歌云機器學(xué)習產(chǎn)品經(jīng)理Rob Craft稱這套API旨在為開發(fā)人員提供高質(zhì)量的認知服務(wù)接口。這套 API 集包含機器翻譯、云視覺、自然語言、語音以及工作API。

　　谷歌云機器學(xué)習服務(wù)允許用戶創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法模型，且可以運行大規(guī)模的預(yù)測，而不必擔心基礎(chǔ)架構(gòu)的限制。該服務(wù)使用了多個谷歌云的數(shù)據(jù)分析工具，例如BigQuery、DataFlow 和 Datalab。

　　谷歌也利用機器學(xué)習來為自己的基礎(chǔ)架構(gòu)提供支持。Craft說：“例如，我們使用機器學(xué)習使我們的數(shù)據(jù)中心冷卻所需的用電量減少了40%，這位我們的用戶帶來了成本效益，以及為地球帶來環(huán)保效益?！?/p>

　　使用谷歌機器學(xué)習平臺獲益的企業(yè)之一是Evernote。這家筆記服務(wù)公司9月份宣布將它的基礎(chǔ)架構(gòu)轉(zhuǎn)移到谷歌云平臺，根據(jù)其CTO Anirban Kundu的說法，效果遠超預(yù)期。Kundu說，Evernote現(xiàn)在使用了谷歌的語音-文本轉(zhuǎn)換服務(wù)、翻譯API、自然語言API和機器學(xué)習托管服務(wù)。

　　挑戰(zhàn)與倫理

　　雖然大多數(shù)機器學(xué)習企業(yè)都會遇到AI和機器學(xué)習系統(tǒng)開發(fā)中的技術(shù)障礙，但谷歌面對的挑戰(zhàn)更微妙。以谷歌的搜索團隊為例，該團隊發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習系統(tǒng)只需幾個月的工作就能顯著提高搜索效果。Craft說：“難點在于說服這個團隊去和機器學(xué)習的專家商討，這是有關(guān)文化的問題。技術(shù)本身只是一個方面，但搜索是谷歌的一項重要服務(wù)，要考慮文化的因素?！?/p>

　　在倫理道德方面，谷歌是 AI 安全研究和道德討論的積極推動者。谷歌與亞馬遜、Facebook、IBM以及微軟建立了合作伙伴關(guān)系，以向公眾普及AI知識。谷歌還與OpenAI、斯坦福大學(xué)以及伯克利大學(xué)合作，進行AI安全方面的研究。

　　優(yōu)勢與遠見

　　根據(jù)Craft的說法，谷歌的機器學(xué)習平臺的優(yōu)勢有兩部分：圍繞機器學(xué)習構(gòu)建更大的研究社區(qū)，以及使機器學(xué)習工具和服務(wù)民主化?！肮雀鑼C器學(xué)習方面的研究團隊進行了大量投資，”Craft 說，“培育更廣泛的機器學(xué)習社區(qū)有利于加速技術(shù)的普及和突破，提高其改變世界的潛力?！?/p>

　　這種開源策略與谷歌決定使用其公共云基礎(chǔ)架構(gòu)進行機器學(xué)習密切相關(guān)，使用公共云有助于降低成本和對架構(gòu)專業(yè)知識的需求，同時提高可及性。Craft說：“使用公共云使我們能為用戶提供最新的服務(wù)和技術(shù)的最新進展，例如無障礙改進現(xiàn)有產(chǎn)品，以更快的速度提供新服務(wù)，并且無需用戶付出額外成本去支持必要的基礎(chǔ)架構(gòu)?！?/p>

　　谷歌機器學(xué)習的另一強項是大量的數(shù)據(jù)和強大的計算能力。Gartner機器學(xué)習和數(shù)據(jù)科學(xué)研究副總裁Alexander Linden 說：“數(shù)據(jù)和計算架構(gòu)是機器學(xué)習和AI的關(guān)鍵，谷歌的強項也正在于此。”

　　展望未來，谷歌對機器學(xué)習和人工智能的遠見在于，隨著技術(shù)的普及，社會和經(jīng)濟都將發(fā)生積極的變化。“機器學(xué)習推動云計算的下一波浪潮，”Craft說，“我們相信未來機器學(xué)習將為許多不同的行業(yè)帶來好處。我們的下一步是為特定行業(yè)的使用案例創(chuàng)建更深入的、定制化的深度學(xué)習模型，我們期望繼續(xù)為每個人提供產(chǎn)品和服務(wù)?！?/p>

　　選擇百度作為你的機器學(xué)習平臺

　?。ㄎ?Teena Maddox）百度經(jīng)常被稱為“中國的Google”，但在美國，技術(shù)界之外鮮有人知。百度是一家搜索巨頭公司，2015年收入達到102億美元。百度在2015年的研發(fā)投資達到16億美元，比2014年增長46%，其中增加投資的重頭是人工智能。

　　百度副總裁兼首席科學(xué)家吳恩達（Andrew Ng）說：“AI 是百度的DNA。AI的最新進展加速了我們的研究進展，擴大了AI的影響力?！眳嵌鬟_是百度研究院硅谷實驗室的負責人，負責該公司的研發(fā)工作。百度研究院下有三個研究實驗室，專注于 AI、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習。百度AI團隊有1300多名研究員，其AI平臺是百度大腦（Baidu Brain），并開源了機器學(xué)習平臺PaddlePaddle。百度的開源基準測試工具DeepBench可用于評估跨平臺的深度學(xué)習性能。

　　百度的優(yōu)勢

　　吳恩達說，百度的優(yōu)勢之一是其在深度學(xué)習和語音識別方面的經(jīng)驗，以及百度搜索引擎帶來的巨大的數(shù)據(jù)量。吳恩達解釋說：“百度是世界上少數(shù)幾家能夠得到大量數(shù)據(jù)的公司，現(xiàn)在 AI 的領(lǐng)先優(yōu)勢轉(zhuǎn)向了高性能的計算?！狈Q百度是世界上最先建立深度學(xué)習處理器的公司之一。

　　分析公司Forrester認為百度是AI市場不容忽視的強大參與者，特別是其公共云平臺具有強大的競爭力。Forrester分析師Charlie Dai說：“作為中國 PaaS（Platform As A Service） 的最先參與者，百度云擴展了許多應(yīng)用服務(wù)以支持更多語言，提供多種基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)。百度云也具有基本的存儲服務(wù)，提供BI分析服務(wù)和具有設(shè)備認證等功能的loT服務(wù)。百度云在機器學(xué)習方面的產(chǎn)品路線圖相當強大，也有為優(yōu)化其大數(shù)據(jù)服務(wù)組合的數(shù)據(jù)分析服務(wù)和其他loT服務(wù)?！?/p>

　　百度的潛在劣勢

　　雖然百度在中國是領(lǐng)先的科技公司，但在美國，除了技術(shù)界人士，很少人知道百度。分析公司 Moor Insights & Strategy 的首席分析師Patrick Moorhead認為，百度在中國之外的低存在感是其最大劣勢之一。

　　Forrester的Dai補充道：“百度在機器學(xué)習領(lǐng)域擁有相當深厚的知識、經(jīng)驗和人才儲備，但該公司需要更好的市場戰(zhàn)略來加速其生態(tài)系統(tǒng)的擴張，特別是在企業(yè)空間里的擴張?！弊罱嘘P(guān)百度的負面新聞使該公司形象受損，也是潛在的劣勢。

　　自動駕駛汽車

　　2015年12月，百度成立了自動駕駛汽車研發(fā)部，使用自己的深度學(xué)習算法Baidu AutoBrain。該公司在今年1月開始內(nèi)部測試自動駕駛汽車，10月份進行了一次公開測試，用一支18輛全電動無人車組成的車隊運載200多名乘客行駛了3.16公里。該公司計劃在2018年公開推出自動駕駛汽車，到2021年實現(xiàn)批量生產(chǎn)。

　　此外，百度還與英偉達合作，為其他汽車制造商創(chuàng)建基于AI的自動化汽車平臺。英偉達汽車業(yè)務(wù)高級總監(jiān)Danny Shapiro說：“英偉達和百度在AI領(lǐng)域已有悠久的合作歷史，百度吳恩達等研究人員已使用GPU取得了一些關(guān)鍵的突破，使得現(xiàn)在AI成為熱潮。在利用AI使社會更美好方面，百度和英偉達的目標一致，我認為我們的合作能實現(xiàn)更多的未來圖景?！?/p>

　　安全和倫理

　　吳恩達說，AI和機器學(xué)習的安全和倫理問題是百度重視的問題，因為未來將沒有哪個行業(yè)完全與AI無關(guān)?！拔艺J為AI是新的超級力量，”吳恩達說：“AI是新的電力。兩百年前還沒有電這樣的東西，沒有電話，沒有電燈，也沒有冰箱。大約100年前電開始出現(xiàn)，就像我們今天看到的一樣，電不止改變一個行業(yè)，而是顛覆了幾乎所有行業(yè)。我們認為AI也將如此重塑一個又一個行業(yè)。在這個意義上，AI就是超級力量。我們的團隊對我們利用AI所做的事情，以及所不做的事情都是深思熟慮過的，我認為一些對人工智能的恐懼、對毀滅性機器人的想象都是過于夸張的?！?/p>

　　吳恩達說他相信AI能夠解決世界上現(xiàn)存的一些問題。例如，自動駕駛汽車將能夠拯救數(shù)百萬人的生命，AI支持的更準確的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析同樣能夠拯救數(shù)百萬人的生命，而語音識別的應(yīng)用將使人們的生活更輕松。

　　吳恩達對AI的未來相當樂觀。他說：“我們很多人仍然不得不做一些毫無挑戰(zhàn)性的重復(fù)工作，我認為AI將從心理上減輕人們的痛苦，就像工業(yè)革命把我們從繁重的體力勞動中解放了出來?！?/p>

　　選擇 IBM 作為你的機器學(xué)習平臺

　?。ㄎ?Conner Forrest）以下講述的是IBM 如何在人工智能上開始的，他們?nèi)绾伟堰@一技術(shù)帶到了你的業(yè)務(wù)或者組織臺面上。

　　雖然幾乎所有的科技巨頭都在人工智能和機器學(xué)習上下了很大的力氣，但是幾乎沒有哪家公司能夠獲得像IBM一樣的關(guān)注度。2011年贏得Jeopardy 比賽后，IBM Watson就已經(jīng)成為了認知計算和 AI 的代名詞。

　　在輸給Watson后，Jeopardy 前冠軍 Ken Jennnings 曾寫過一句著名的話：”我，作為個人，歡迎我們的新計算機統(tǒng)治者“。忽然之間，Watson變成了一個王者的名字，關(guān)于AI 能做什么，激起了大量的討論。

　　雖然Watson 是 IBM AI 道路上的一個重要組成部分，但它其實只是整盤棋的一顆棋子。下面是關(guān)于IBM AI 更廣泛圖景的一次深入介紹，如果 IBM 可以成為正確的AI方案提供商，那么他們也許可以重新定義商業(yè)。

　　歷史

　　IBM 研究院作為整個公司的研究部門，最早要追溯到1945年，當時，IBM 在哥倫比亞大學(xué)建立了Watson 科學(xué)計算實驗室。根據(jù)其官網(wǎng)的介紹，IBM 從20世紀50年代年開始研究AI。當時，IBM 一位名叫Arthur Samuel 的雇員寫了一個自學(xué)習的程序，用來下西洋棋。這可能是AI 和機器學(xué)習的先鋒之作。

　　20世紀70年代，IBM 開發(fā)了公司的第一個機器人，并在80年代憑借 IBM RS1 進一步深入這一領(lǐng)域。20世界90年代，IBM 研究員 Gerry Tesauro 使用強化學(xué)習（RL）開發(fā)了一個可以自學(xué)習的西洋雙陸棋戲程序。隨后，1997年，IBM 的深藍擊敗了國際象棋世界冠軍Garry Kasparov，一戰(zhàn)成名。

　　IBM 真正的人工智能產(chǎn)品研發(fā)更多是最近才開始的。Forrester Research 的 Mike Gualtieri 說，IBM 的人工智能解決方案之路開啟于2009年，當年，IBM 收購了兩家公司 ILOG 和 SPSS。Gualtieri 說， ILOG 是一個業(yè)務(wù)規(guī)則引擎，也就是曾經(jīng)的專家系統(tǒng)，而SPSS提供的是高級的數(shù)據(jù)分析。這兩比收購都為 IBM的商業(yè)AI 解決方案開發(fā)提供了幫助。今天，IBM的AI創(chuàng)新主要都圍繞Watson 平臺在進行。數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習、數(shù)據(jù)搜索和發(fā)現(xiàn)以及對話工具比如聊天機器人都有相應(yīng)的Watson解決方案。

　　愿景

　　IBM把AI看成是“增強智能”，IBM研究院認知計算副總裁兼首席科學(xué)官Guru Banavar說。為了進一步理解這個概念，451 Research 分析師尼克·帕特森（Nick Patience）將增強的智力解釋為“人工智能 ——特別是機器學(xué)習——是人類的力量乘數(shù)”。

　　Banavar表示，目前，有數(shù)以千計的工程師在Watson平臺上工作。在較高水平的層次上，團隊分成兩個非常獨特的陣營。其中一個著眼于“非常具體，商業(yè)開發(fā)和部署”，周期通常是周，月或季度。

　　“然后，另一方面，我們有許多人正在研究先進的新技術(shù)，甚至一些數(shù)學(xué)家也正在為這些發(fā)明開發(fā)潛在的技術(shù)，” Banavar 說。 在Watson贏得Jeopardy之后，Banavar說，IBM的團隊專注于為特定客戶或行業(yè)利基構(gòu)建定制系統(tǒng)。然而，他們最近不得不做出一個目的明確的戰(zhàn)略決定，從這個模型轉(zhuǎn)向聚焦API。

　　Banavar說，IBM意識到，既有的戰(zhàn)略不可能讓他們構(gòu)建想要的所有應(yīng)用程序。因此，他們將一些功能轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€帶有開放API的平臺，“其目的是吸引和培養(yǎng)一個更大的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)，進而構(gòu)建許多IBM不能自己構(gòu)建的應(yīng)用程序，”Banavar說。 這些API正被用于零售，金融，法律，甚至虛擬足球游戲等領(lǐng)域。但醫(yī)療保健是沃森解決方案的主要焦點之一。 “我可以看到一個愿景：每個醫(yī)院，每個臨床組，都有這個Watson服務(wù)。它變得與X射線一樣重要，和核磁共振成像一樣是必不可少的，”Gualtieri說。 “所以，我認為這是他們的愿景，他們投入了很多。

　　優(yōu)勢

　　要了解IBM是否適合您的組織，你必須權(quán)衡公司的需求與IBM的優(yōu)勢。在技術(shù)方面，Banavar說，這些優(yōu)勢從Watson的語言能力開始。 “Watson有圖像處理能力，語音處理能力，定期數(shù)值數(shù)據(jù)分析能力等等 ，我們有全面的覆蓋，”Banavar說。 “但是，如果你問我什么是真正獨特的，也許是最先進的。是語言處理。 談到業(yè)務(wù)時，IBM的AI實力來自三個關(guān)鍵要素：IBM研究，收購實力和顧問。

　　IBM 研究院可能不會總是產(chǎn)生突破，但它確實給公司帶來了獨特的優(yōu)勢，Gualtieri說。 “這樣做的優(yōu)勢是，世界上最大的公司 ，也就是IBM的目標客戶，都想要這個優(yōu)勢，”他補充說。

　　收購合適的公司以擴大IBM的產(chǎn)品組合的能力是關(guān)鍵， Banavar指出，該公司還利用開源庫和工具包來利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，字嵌入等新技術(shù)。 除了研究實力和收購預(yù)算之外，IBM還有一個龐大的顧問網(wǎng)絡(luò)。據(jù)Patience說，這是關(guān)鍵，“因為很多早期的機器學(xué)習機會都涉及采用把技術(shù)，例如機器學(xué)習算法，轉(zhuǎn)變?yōu)樵鰪姷臉I(yè)務(wù)流程和應(yīng)用程序。在這些方面， IBM的理解很好。

　　挑戰(zhàn)

　　IBM面臨的最大挑戰(zhàn)之一是處理好人們對認知計算和AI等術(shù)語的期望。由于Watson面向公眾的性質(zhì)，特別是在它在Jeopardy獲勝之后，這種情況更加復(fù)雜。 “每個人都認為我們正處在星際迷航的邊緣，就像下周就會實現(xiàn)一樣，”Gualtieri說。所以，IBM必須對AI的未來有一個宏偉和變革性的愿景，同時他們還必須保持消費者的期望，以便客戶不后悔前進，Gualtieri指出。

　　關(guān)于安全和倫理問題，許多人都會同意Gualtieri的觀點，那就是：技術(shù)“甚至還沒有法子到安全和倫理問題值得人擔心的地步“。然而，Banavar說，道德挑戰(zhàn)仍然是IBM團隊必須考慮的問題。

　　巴納瓦爾說，必須解決的第一個關(guān)鍵問題是可解釋性。例如，如果醫(yī)生或財務(wù)顧問使用Watson做出決定，他們必須能夠理解為什么Watson選擇了一個特定的解決方案或一組選項。 另一個倫理考慮是偏見。使用機器學(xué)習系統(tǒng)，模型是用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建的，但是數(shù)據(jù)必須忠實地代表你想要建模的東西，它可能有偏見，Banavar說。因此，選擇適當?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)集是最重要的倫理決定。