哪些是人工智能領域的領先公司？

隨著人工智能在現代軟件和服務中發揮越來越重要的作用，各大科技公司都在努力開發強大的機器學習技術供內部使用，并通過云服務向公眾銷售。

每個人都經常成為人工智能研究新領域的頭條新聞，盡管谷歌的DeepMind 人工智能AlphaFold 和AlphaGo 系統可能對公眾的人工智能意識產生了最大的影響。

有哪些人工智能服務可用？

所有主要的云平臺——亞馬遜網絡服務、微軟Azure 和谷歌云平臺——都提供了對GPU 陣列的訪問，用于訓練和運行機器學習模型，谷歌也準備讓用戶使用其張量處理單元——定制其設計針對訓練和運行機器學習模型進行了優化的芯片。

所有必要的相關基礎設施和服務都可以從三大巨頭中獲得，基于云的數據存儲，能夠保存訓練機器學習模型所需的大量數據，轉換數據以準備分析的服務，可視化工具清楚地顯示結果，以及簡化模型構建的軟件。

這些云平臺甚至簡化了自定義機器學習模型的創建，谷歌提供了一項服務，可以自動創建AI 模型，稱為Cloud AutoML。這種拖放式服務可構建自定義圖像識別模型，并且要求用戶沒有機器學習專業知識。

基于云的機器學習服務在不斷發展。亞馬遜現在提供了一系列旨在簡化機器學習模型訓練過程的AWS 產品，并且最近推出了Amazon SageMaker Clarify，這是一種幫助組織消除訓練數據中可能導致訓練模型出現偏差預測的偏見和不平衡的工具。

對于那些不想構建自己的機器學習模型，而是想使用AI 驅動的按需服務（例如語音、視覺和語言識別）的公司，Microsoft Azure 在以下方面的服務范圍內脫穎而出提供，緊隨其后的是Google Cloud Platform，然后是AWS。與此同時，IB+M 除了更通用的按需產品外，還試圖銷售針對從醫療保健到零售的各個領域的特定行業AI 服務，將這些產品組合在IBM Watson 保護傘下，并已投資20 億美元收購The Weather解鎖大量數據以增強其人工智能服務的渠道。

那些科技公司在人工智能競賽中獲勝？

在內部，每個科技巨頭和Facebook 等其他公司都使用人工智能來幫助推動無數的公共服務：提供搜索結果、提供推薦、識別照片中的人和事物、按需翻譯、發現垃圾郵件——這個列表很廣泛。

但這場人工智能戰爭最明顯的表現之一是虛擬助手的興起，例如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、谷歌助手和微軟的Cortana。

嚴重依賴語音識別和自然語言處理，需要龐大的語料庫來回答查詢，大量的技術用于開發這些助手。

但是，雖然蘋果的Siri 可能首先脫穎而出，但谷歌和亞馬遜的助手已經在人工智能領域超越了蘋果——能夠回答廣泛查詢的谷歌助手和擁有大量“技能”的亞馬遜的Alexa ' 第三方開發人員創建以增加其功能。

隨著時間的推移，這些助理正在獲得能力，使他們的反應更快，能夠更好地處理人們在常規對話中提出的問題類型。例如，谷歌助手現在提供了一項名為“持續對話”的功能，用戶可以在其中詢問他們最初查詢的后續問題，例如“今天天氣怎么樣？”，然后是“明天怎么樣？”并且系統理解后續問題也與天氣有關。

這些助手和相關服務還可以處理的不僅僅是語音，最新版本的Google Lens 能夠將文本轉換為圖像，并允許您使用照片搜索衣服或家具。

盡管內置于Windows 10 中，但Cortana 最近經歷了一段特別艱難的時期，亞馬遜的Alexa 現在可以在Windows 10 PC 上免費使用。與此同時，微軟改造了Cortana 在操作系統中的角色，使其更專注于生產力任務，例如管理用戶的日程安排，而不是其他助手中更多以消費者為中心的功能，例如播放音樂。

哪些國家在人工智能領域處于領先地位？

認為美國科技巨頭將人工智能領域縫合起來是一個很大的錯誤。中國公司阿里巴巴、百度和聯想在從電子商務到自動駕駛等領域大力投資人工智能。作為一個國家，中國正在推行一項三步走計劃，將人工智能轉變為國家的核心產業，到2020 年底將價值1500 億元人民幣（220 億美元），到2030年成為世界領先的人工智能強國。

百度已投資開發自動駕駛汽車，由其深度學習算法百度AutoBrain 提供支持。經過幾年的測試，其阿波羅自動駕駛汽車在測試中行駛了超過300 萬英里，在全球27 個城市運送了超過10 萬名乘客。

百度今年在北京推出了40輛Apollo Go Robotaxis車隊。該公司創始人曾預測，五年內自動駕駛汽車將在中國城市普及。

百度、阿里巴巴和騰訊等大公司薄弱的隱私法、巨額投資、協同數據收集和大數據分析的結合，意味著一些分析人士認為，在未來的人工智能研究方面，中國將比美國更具優勢一位分析師將中國領先美國的可能性描述為500 比1 對中國有利。

百度的自動駕駛汽車，改裝的寶馬3系。

如何開始使用人工智能？

雖然你可以為你的PC 購買一個中等強大的Nvidia GPU——大約在Nvidia GeForce RTX 2060 或更快的某個地方——并開始訓練機器學習模型，但最簡單的人工智能相關服務試驗方法可能是通過云。

所有主要的科技公司都提供各種AI 服務，從構建和訓練您自己的機器學習模型的基礎設施到允許您按需訪問AI 驅動的工具（例如語音、語言、視覺和情感識別）的網絡服務.

AI將如何改變世界？

機器人和無人駕駛汽車

機器人能夠自主行動并理解和導航周圍世界的愿望意味著機器人和人工智能之間存在自然重疊。雖然人工智能只是機器人技術中使用的技術之一，但人工智能正在幫助機器人進入新領域，如自動駕駛汽車、送貨機器人以及幫助機器人學習新技能。2020 年初，通用汽車和本田推出了電動無人駕駛汽車Cruise Origin，谷歌母公司Alphabet 旗下的自動駕駛集團Waymo 最近在亞利桑那州鳳凰城向公眾開放了機器人出租車服務，提供了服務覆蓋城市50平方英里的區域。

假新聞

我們即將擁有可以創建逼真圖像或以完美音調復制某人聲音的神經網絡。隨之而來的是具有巨大破壞性的社會變革的潛力，例如不再能夠相信視頻或音頻片段是真實的。人們也開始擔心這些技術將如何被用來盜用人們的圖像，并且已經創建了一些工具來令人信服地將名人面孔拼接到成人電影中。

語音和語言識別

機器學習系統幫助計算機識別人們在說什么，準確率接近95%。微軟的人工智能和研究小組還報告說，它開發了一個系統，可以像人工轉錄員一樣準確地轉錄口語。

隨著研究人員追求99% 準確率的目標，預計與計算機對話會隨著更傳統的人機交互形式變得越來越普遍。

與此同時，OpenAI 的語言預測模型GPT-3 最近引起了轟動，因為它能夠創建可以被視為由人類編寫的文章。

人臉識別和監控

近年來，面部識別系統的準確率有了飛躍，中國科技巨頭百度表示，只要視頻中的面部足夠清晰，它就能以99% 的準確率匹配面部。雖然西方國家的警察部隊一般只在大型活動中嘗試使用面部識別系統，但在中國，當局正在開展一項全國性的計劃，將全國的閉路電視與面部識別連接起來，并使用人工智能系統跟蹤嫌疑人和可疑行為，并且還擴大了警方對面部識別眼鏡的使用。

盡管隱私法規在全球范圍內各不相同，但這種對人工智能技術（包括可以識別情緒的人工智能）的侵入性使用可能會逐漸變得更加普遍。然而，對面部識別系統公平性的強烈反對和質疑導致亞馬遜、IBM 和微軟暫停或停止向執法部門出售這些系統。

衛生保健

人工智能最終可能對醫療保健產生巨大影響，幫助放射科醫生從X 射線中挑選出腫瘤，幫助研究人員發現與疾病相關的基因序列并識別可能導致更有效藥物的分子。谷歌的AlphaFold 2 機器學習系統最近取得的突破有望將開發新藥的關鍵步驟所需的時間從幾個月縮短到幾小時。

世界各地的醫院都在試驗人工智能相關技術。其中包括IBM 的Watson 臨床決策支持工具，腫瘤學家在紀念斯隆凱特琳癌癥中心進行培訓，以及英國國家衛生服務中心使用谷歌DeepMind 系統，它將幫助發現眼睛異常并簡化篩查患者頭部和頸部癌癥。

強化歧視和偏見 

越來越令人擔憂的是，機器學習系統如何將其訓練數據中反映的人類偏見和社會不平等編成法典。多個例子證實了這些擔憂，這些例子表明用于訓練此類系統的數據缺乏多樣性如何對現實世界產生負面影響。

2018 年，麻省理工學院和微軟的一份研究論文發現，主要科技公司銷售的面部識別系統在識別膚色較深的人時的錯誤率明顯更高，這一問題歸因于訓練數據集主要由白人組成。

一年后的另一項研究強調，亞馬遜的Rekognition 面部識別系統在識別膚色較深個體的性別時存在問題，亞馬遜高管對這一指控提出質疑，促使其中一名研究人員解決亞馬遜反駁中提出的觀點。

自從這些研究發表以來，許多大型科技公司至少暫時停止了向警察部門銷售面部識別系統。

2018 年，當亞馬遜取消了一種機器學習招聘工具，該工具將男性申請人視為首選時，另一個培訓數據偏差結果不足的例子成為頭條新聞。今天，正在研究如何抵消自學系統中的偏見。