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【AI 世代编者按】据外媒报道，近几年科技正在快速进步，人工智能能识别头像，根据你的情绪选择播放的音乐，甚至帮你驾驶汽车。尽管智能机器的概念从古希腊时代就已出现，但直到最近几十年，科学界才在人工智能的利用方面取得了有意义的进展。

人工智能的消费级应用直到过去几年才开始发展。亚马逊推出了集成在蓝牙音箱 Echo 中的智能助手 Alexa。企业界也才刚刚开始关注人工智能在大数据分析方面的可能应用，并尝试将其应用至客户关系管理和营销等领域。全球大部分科技巨头都注意到了人工智能的发展，并通过投资人工智能研发和收购人工智能创业公司来参与这一行业。

到 2025 年，企业人工智能市场的规模预计将超过 300 亿美元。业内将关注如何以更好、更快、更准确的方式去分析大数据，并将结果用于多种目的。人工智能的发展将会影响生活和商业的方方面面，这毋庸置疑。

我们可以看看，全球领先的科技公司正在如何展开投资，从而了解 2017 年人工智能将会有什么样的发展。

1. Facebook 希望建设全球最佳的人工智能实验室

Facebook 已经宣布计划，建设“全球最佳的人工智能实验室”，而该公司也利用人工智能开发了个人助手“M”。未来的人工智能开发可能将包含当前人工智能技术的常规升级，以及将资源分配至人工智能实验室。这一人工智能实验室似乎将成为智库机构，专注于解决科技行业在人工智能领域最大的挑战。作为全球最大的社交媒体平台，以及全球盈利能力最强的公司之一，Facebook 很可能会在人工智能领域有所建树。

2. 谷歌继续收购狂潮

近几年，谷歌收购了 11 家人工智能公司。来自这些收购的一些技术被用于改善谷歌的搜索功能。我们也看到，谷歌推出了基于机器学习的虚拟助手 Google Assistant。通过谷歌 Pixel 智能手机，以及集成了谷歌搜索的设备，这给用户带来了易于使用、由语音控制的助手工具。

谷歌于 2014 年以 4 亿美元的价格收购了 DeepMind，这是该公司到目前为止规模最大的一笔收购。谷歌团队正在推动 DeepMind 的技术突破极限。谷歌新的机器学习系统 TensorFlow 将很快被免费提供给公众。TensorFlow 在图片、语音识别，以及翻译等领域模拟了人脑的行为，是到目前为止最强大的人工智能系统之一。

3. 苹果瞄准数字标记应用

苹果也收购了多家小型的人工智能创业公司，包括面向开发者和数据科学家的机器学习平台 Turi，以及机器学习公司 Tuplejump。

或许最值得关注的一笔收购发生在 2015 年中期，即对 Vocal IQ 的收购。该公司在人工智能领域的专业性帮助 Siri 在虚拟助手的竞争中处于领先。

此外，苹果在最新版 iOS 系统中推出了先进的面部识别技术，并表示将在未来几个月中专注于将面部识别技术用于数字标记。

4. Salesforce 的软件集成人工智能技术

凭借 Salesforce Einstein，Salesforce 计划将人工智能技术集成在该公司的所有客户关系管理（CRM）云系统中。依靠 Salesforce 服务的公司目前可以获取并利用该公司收集的大量数据，而人工智能系统可以从这些数据中进行学习。Einstein 发现模式、开发预测模型的速度要比人工更快。这一系统甚至可以让某些任务自动化，从而解放人工的时间，让人们专注于更具创造性的活动，以及个人关系。

Salesforce Einstein 将从每家公司的条目中进行学习，更快地从中挖掘模式和有意义的信息，提供强大的预测，帮助企业找出最佳的行动方案。

5. Uber 收购人工智能创业公司

自动驾驶汽车能否获得成功取决于车辆搭载的人工智能系统和机器学习能力。过去一年，Uber 专注于无人驾驶汽车，因此 Uber 收购小型人工智能公司 Geometric Intelligence 并不令人奇怪。该公司将成为 Uber 人工智能实验室的一部分。

6. 微软风投参与投资人工智能创业公司

微软风投近期公布了一支专注于人工智能创业公司的新基金。该基金的目标是通过改进机器学习、大数据分析、云计算系统、信息安全，以及软件即服务等技术，帮助人工智能公司对社会产生积极影响。微软内部也制定了人工智能的发展计划，并于近期启动了 Project Oxford 项目。这一人工智能系统能通过人脸、语音和情绪识别去理解人际互动。

7. IBM 投资发展沃森

几年前，当超级计算机沃森赢得“危险边缘”的比赛时，IBM 曾在人工智能领域处于领先。目前，IBM 仍在继续对沃森的性能进行优化，而近期还与英伟达展开合作，使沃森的响应速度提升了 1.7 倍。沃森能在 15 秒时间里阅读 4000 万分文档，理解其中的语法和语境。这项技术将帮助企业以更快的速度分析大量数据。

8. 英特尔找到了 Nervana

英特尔希望让人工智能成为整个社会和商业的基础。新的 Nervana 平台使深度学习模型的训练速度更快。通过强大的开发者工具，Nervana 将凭借易用的、兼容性强的平台推动创新，让人工智能的社会效益最大化。

大数据：从会议室到客厅

多家大公司正在开发人工智能，而人工智能也在多个行业探索出了许多应用。因此，我们目前所看到的应用将在不久的未来带来有趣的产品。当前技术和新应用的开发将有助于弥合大数据及其应用之间的差异。

计算的成本正越来越低，因此科技巨头投资人工智能应用也越来越容易。人工智能有可能彻底重塑商业和科技行业，并最终对我们日常生活的方方面面，例如教育、医疗、制造和农业产生影响。