摘要： 彼得蒂爾曾說：「我們需要能飛的汽車，但結(jié)果卻得到了140個(gè)字符」。雖然相比于火熱的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)還處在早期階段。但2015年，人類已在人工智能征程上取得了長足進(jìn)步。或許不久之后，「互聯(lián)網(wǎng)+」將進(jìn)化為「人工智能+」。
在即將過去的2015年里，幾乎每天都能聽到關(guān)于「人工智能」的新消息，或是大公司新產(chǎn)品發(fā)布、或是創(chuàng)業(yè)公司拿到巨資、或是研究機(jī)構(gòu)探討人工智能如何人類相處等等。Bloomblog將2015年評(píng)價(jià)為人工智能的里程碑一年，因?yàn)椤赣?jì)算機(jī)變得更加聰明，它們的學(xué)習(xí)也達(dá)到了前所未有的速度。」
我梳理出關(guān)于人工智能的五個(gè)關(guān)鍵詞：開源、創(chuàng)業(yè)、巨頭買買買、產(chǎn)品、爭(zhēng)議。站在2015年的年末，和大家一起回首人工智能領(lǐng)域這一年的發(fā)展與進(jìn)步。
開源與話語權(quán)之爭(zhēng)
正如谷歌董事長施密特所言：「機(jī)器學(xué)習(xí)并不是魔術(shù)，它只是個(gè)工具而已。」過去一年，我們看到越來越多公司將自己的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為工具開放給全球開發(fā)者使用。
一方面，人工智能的發(fā)展離不開全球各地開發(fā)者的積極參與，而開源將成為吸引開發(fā)者的重要途徑。另一方面，利用開源爭(zhēng)奪人工智能的話語權(quán)，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(gè)名叫TensorFlow的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，全球各地的開發(fā)者和愛好者都可以免費(fèi)使用這個(gè)平臺(tái)，作為谷歌第二代人工智能系統(tǒng)，TensorFlow的命名起源于該系統(tǒng)的運(yùn)作原理，即復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Tensor）將會(huì)被傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理，這一過程是機(jī)器深度學(xué)習(xí)的核心部分。
谷歌此舉被業(yè)界廣泛解讀為「欲復(fù)制人工智能領(lǐng)域的Android」。
事實(shí)上，早在今年1月，F(xiàn)acebook人工智能研究院（FAIR）就推出一組基于Torch機(jī)器學(xué)習(xí)框架的開源深度學(xué)習(xí)工具。Torch是一個(gè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，并可英語用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理（NLP）。
早已將人工智能作為公司核心戰(zhàn)略的Facebook并沒有停止開源步伐。2015年12月，F(xiàn)acebook宣布開源針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的服務(wù)器「Big Sur」，這款服務(wù)器裝配有高性能圖形處理單元（GPUs），是專為深度學(xué)習(xí)方向設(shè)計(jì)的芯片。
傳統(tǒng)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(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK）通過Github開源。這個(gè)工具包由一個(gè)服務(wù)于分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的框架和一組分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)成，可將機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)用到大數(shù)據(jù)。
同樣也是在11月，IBM 宣布開源旗下機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)SystemML，這個(gè)平臺(tái)由 IBM 的 Almaden 實(shí)驗(yàn)室近 10年 前開發(fā)，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(xiàng)技術(shù)。
這些下半年尤其是11月份之后出現(xiàn)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(chǎn)品卻被很多人忽視，這就是亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。
2015年4月，亞馬遜推出Amazon Machine Learning（亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)），這是一項(xiàng)全面的托管服務(wù)，讓任何開發(fā)者都能夠輕松使用歷史數(shù)據(jù)開發(fā)并部署預(yù)測(cè)模型。亞馬遜內(nèi)部一直使用機(jī)器學(xué)習(xí)過濾商品下方的垃圾評(píng)論、通過注冊(cè)姓名來辨別用戶的男女性別，以及訓(xùn)練分揀機(jī)器人對(duì)不同形狀物品的識(shí)別等等，這些功能將通過AWS云服務(wù)提供給開發(fā)者。
如果說基于硬件服務(wù)器的機(jī)器學(xué)習(xí)還有一定的門檻，那么基于云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)則在部署和維護(hù)方面提供了較大便利性。
創(chuàng)業(yè)起步期
2015年人工智能投資有多熱呢？風(fēng)險(xiǎn)投資人 Nathan Benaich在12月1日倫敦Re.Work大會(huì)深度學(xué)習(xí)討論時(shí)透露了一些數(shù)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(lǐng)域的投資，80%的投資少于500萬美元；90%的現(xiàn)金投資發(fā)生在美國，歐洲只有13%；75%的多輪融資發(fā)生在美國。