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我要打卡

e投睿eToro: 谷歌重回中国的背后是谋求AI的霸权
机构 | eToro(e投睿) 2018-01-24 10:36:55
在谷歌(GOOG)撤离中国的第8个年头,“谷歌(GOOG)悄然重返”的传闻甚嚣尘上。而且大家似乎都有一个共识:谷歌(GOOG)欲回中国就必须靠人工智能(AI)。6天前,谷歌(GOOG)的AI首席科学家李飞飞在Twitter上骄傲地宣布:Auto ML正式问世!而这或是谷歌(GOOG)中国战略布局的重要一步,更是其在AI领域获得垄断地位的关键跳板。




Auto ML实现AI的民主化

AI自2015年伴随着Alpha Go的问鼎而成为大街小巷热议的话题,犹如时下的区块链。AI有三个重要部分:一是数据、二是算力、三是算法,分别像是人类的血液、器官与心脏。而AI民主化指的就是这三个方面资源的共享。数据共享凭借云端技术也已经实现,英伟达(NVDA)与美半导(AMD)的显卡也降低了算力成本。唯独如“心脏”般重要的算法至今也很难实现共享。

但是Auto ML的诞生则攻下了这一节目而迎来了AI的民主化。简单说来,Auto ML就是让普通人能够根据自己的需要在设计好的公式下自动获得AI算法。


我们可以举个例子:你想建立一个AI去自动判断女票是不是生气了。以前的话,你肯定需要谱写一大串代码去创建训练模式。但是现在仅需将她生气、开心等各种表情的图片拖拽进框内,待至AI自动生成后装进手机,只需摄像头扫一扫就能知道她是不是生气了。就像下面这个演示:

这就好比我们解计算题,套用正确的公式就能算出正确的答案。而不需要我们去知道这个计算公式如何来的。当然,Auto ML目前还处于测试阶段,不同需求的对应模型与正确度都是个大问题。但是上述“解救直男”的妙招一定是他们努力的方向。




Auto ML去中间化的利器

对于想做机器学习(Machine Learning)又缺乏专业技术和人才的企业来说,Auto ML毋庸置疑是一个福音。它帮助普罗大众省去了机器学习(MachineLearning)训练中繁冗难学的编程工作。那么,它当真实现了AI的民主,削弱了科技巨头的霸权吗?

图片来源:Auto ML 的操作界面

显然不是,让谷歌(GOOG)自己革自己的命可是天方夜谭!Auto ML这把“奥卡姆剃刀”剃掉的实则是那些AI技术的“中间商”——为没有财力向科技巨头购买AI服务的企业提供定制AI算法开发的中小型AI公司。因此,谷歌(GOOG)并非要革自己的命,而是要直接把触手伸向各个细分的开发场景。如此一来,它们拥有任何细小AI应用开发的定价权。所以说,谷歌(GOOG)背后的AI民主化的实质是“扛着红旗反红旗”。

而在这一场“去中间化”的过程中,Auto ML无疑是一把利刃。这与布热津斯基所提出的“奶头理论”如出一辙:在不断地接受外界所提供的愉悦感的过程中逐渐丧失思考的能力,只不过将“泛娱乐”变成了Auto ML,把现代人换成了缺乏AI人才的企业。





Auto ML 的先锋进入中国

是不是危言耸听?目前来说是的。因为除了谷歌(GOOG)的Auto ML之外,还有亚马逊的Sage Maker以及百度正在努力研发的定制化图像开放平台。因此,“阴谋论”至少不能只扣在谷歌(GOOG)身上。但谁也不可否认的是,中国作为全球第二大的AI开发市场,吸引着各大科技巨头的AI研发团队。而Auto ML的前锋Tensor Flow已经在2017年9月率先进入中国。


Tensor Flow是用于机器学习(Machine Learning)开源数据库。简而言之,Auto ML要建立自主建立模型就必须汲取Tensor Flow里的各类数据。Constellation Research的分析师认为Auto ML将巩固Tensor Flow在开源数据竞赛中的领先地位。与此同时,他也指出“Tensor Flow中国用户的巨额增长也是为AutoML的市场奠定基础。”


方兴未艾,2017年12月谷歌(GOOG)正式宣布在北京建立面向中国的AI团队。唯有学历为博士并在大学任教的精英才能进入该团队。外界都认为这是谷歌(GOOG)重回中国的强烈信号,这也是“谷歌(GOOG)欲回中国就必须靠AI”共识的“出典”吧。


谷歌(GOOG),一场去中间化、收揽AI精英、占领中国市场,以图全球AI霸权的大戏或在今年大寒之时缓缓拉开帷幕……


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