人工智能能重振日本科技行业吗?

过去25年,由于软件技术落后,日本科技产业领先优势不再。如今依靠深度学习技术,日本软件公司希望重新崛起。

日本科技行业的新秀、人工智能公司Preferred Networks,它正与日本顶尖公司共同合作,有望重振日本科技行业。 1994年的一天,在等待母亲购买日用品时,12岁的冈野原大辅(Daisuke Okanohara)读到一篇关于加速数据压缩的研究报告。他说,当时他感到自己的身体兴奋地颤抖起来。 现年33岁的冈野原大辅回忆道:「那是令人激动的方法。」他花几个月的时间测试这种数据压缩方法。 如今,作为东京人工智能公司Preferred Networks的联合创始人,冈野原大辅计划实现自己的突破性技术,而振兴日本科技行业的重担也落到他的肩上。

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过去25年,由于软件技术处于落后水平,日本的科技领先地位几乎都已拱手让与西方竞争对手。利用更精美的界面和更优秀的系统,苹果更是将日本消费电子制造商逐出市场。 日本依然占据机器人、智能手机零配件、汽车等硬件行业的前沿阵地。但是,由于软件逐渐成为这些产品的关键要素,这些优势甚至也可能损失殆尽。

深度学习

冈野原大辅的「深度学习」软件应运而生。与人类的大脑一样,深度学习软件可以自主学习,无需人类逐步操作。「深度」指的是人工神经网络:它们拥有更多的层级,因此能够解决复杂问题。

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深度学习已经成为硅谷的热门技术。去年,谷歌(微博)以大约5亿美元的价格收购英国初创DeepMind Technologies,而苹果、亚马逊、Facebook和特斯拉也投资这一领域。2014年,百度在硅谷成立深度学习研究中心。美国市场研究公司Tractica预计,2024年深度学习企业服务的年软件营收将达104亿美元,今年这个数字仅为1.09亿美元。对于硅谷,深度学习是优化软件的主要方法。例如,利用深度学习技术,Siri这样的语音助理服务可以更加自然地回答人类的问题。不同的是,Preferred Networks的深度学习技术旨在改进硬件,而日本公司已经押注于这项技术。 Preferred Networks认为,深度学习机器可以与关联机器分享所学知识,而且永远不会疲倦。因此,深度学习机器的自主改进速度快于人类的改进速度。

公司合作

最近,日本工业机器人制造商发那科(Fanuc)收购少量Preferred Networks股份。发那科希望利用深度学习技术开发新一代工业机器人,它们能够自主确定最佳的设备组装方式,甚至能够修复其他机器人。发那科也是苹果供应商。 发那科CEO稻叶善治(Yoshiharu Inaba)表示:「Preferred Networks拥有全球最先进的技术。」丰田和松下同样与Preferred Networks合作,丰田正在开发自动驾驶技术,而松下希望把Preferred Networks的技术应用于监控摄像头和消费电子设备。 Preferred Networks希望自己处于深度学习应用的中心位置。正如1980年代早期的微软,利用自己的操作系统,微软让自己处于企业个人电脑革命的中心位置。最近,Preferred Networks面向深度学习技术推出操作系统Chainer,新系统可帮助第三方工程师编写人工智能程序。Preferred Networks于去年创立,共拥有30名员工,今年8月公司估值达1.2亿美元。目前,Preferred Networks坚持保持独立状态。谷歌拥有大量资源,它可以招募最优秀的人才,而且很可能制定全球标准。对于Preferred Networks,这无疑是一次冒险。 Preferred Networks高管表示,由于缺少开发者,他们必须拒绝部分合作意向。业内专家也表示,日本政府适应新技术的速度相对缓慢,这也可能成为难题。 东京大学副教授松尾豊(Yutaka Matsuo)表示:「Preferred Networks拥有出色的技术资源,但他们需要学习如何与资本市场打交道。」.

人工智能时代

冈野原大辅表示,幼儿园时他就开始用电脑。小学时,他已经能够编写飞行模拟软件。 「我不擅长数学。我想编程是他的天性。」他的父亲说道。 通过拨号上网方式,他下载了《块排序无损数据压缩算法》(A Block-Sorting Lossless Data Compression Algorithm)等计算机科学文献。《块排序无损数据压缩算法》正是让他「颤抖」的文献。 冈野原大辅就读于东京大学,他在大学里认识了西川彻(Toru Nishikawa)。二人是同班同学,一见如故,最终创办Preferred Networks。 「如果错过机会,我就没机会与这样的天才一起工作。」公司CEO西川彻说道。 冈野原大辅现担任Preferred Networks执行副总裁。他认为,当各式各样的汽车和烤面包机连网,他的专业知识将发挥用途。他还发现物联网领域存在一个问题:一台联网设备可以生成海量数据,以致我们的计算能力不足以分析或传输这些数据。 举例来说,一辆汽车的传感器可以记录霓虹灯广告的所有信息,但对于驾驶汽车而言这些信息是毫无用处的。 人脑同样面临信息过载问题,但人类已经学会舍弃无关信息。冈野原大辅表示,电脑必须学会判断哪些信息是相关的,哪些信息可以分享。 日本产业技术综合研究所人工智能主管辻井润一(Tsujii Junichi)表示,过去人工智能让部分用户失望,部分原因是缺少计算能力。如果要震撼世界,深度学习还需要更多的技术突破,但人工智能时代必然会来临。 「日本拥有众多行业内的顶尖公司,Preferred Networks是把它们拧成一股绳的理想场所。」他说。

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