李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事，反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术，把 AI 应用于它们现有的产品，同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略，无可置疑的是，他们都是认真的，AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。
李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任，李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet，加速了可以“看”的 AI 的开发，驱动能够识别物体、动物、人，甚至图像中的整个场景的深度学习系统的创建，这些技术已经在世界范围内的大型图片分享网站得到广泛应用。现在，李飞飞加入谷歌，负责领导一个全新的 AI 团队，这反映了这些世界上最大的科技公司正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。
同时加入谷歌的还有前斯坦福大学研究员李佳，她此前是 Snapchat 的研究团队主管。李佳和李飞飞将负责领导谷歌云计算内部的一个团队，建立旨在让任何开发者或公司都可以利用来构建自己的 AI 的在线服务。这个新的云机器学习团队是 AI 不仅在重塑谷歌使用的技术，而且正在改变该公司的组织及业务运作方式的最新例子。
发生这种迅速的重新定位的科技公司并非只有谷歌。亚马逊也正在建立一个类似的 AI 云计算团队。Facebook 和 Twitter 也已经建立了类似谷歌大脑的内部团队，谷歌大脑负责为这家搜索巨头注入 AI 技术。最近，微软也围绕现有的机器学习项目进行了大重组，创建了一个直接向微软全球执行副总裁沈向洋汇报的新的 AI 研究团队。
非盈利组织艾伦人工智能研究所 CEO Oren Etzioni 表示，这些变化部分属于市场策略——努力乘上 AI 潮流的浪尖。例如，谷歌将公众的注意力引向李飞飞的新团队，因为这对该公司的云计算业务有利。但 Etzioni 也认为这些公司内部发生了真正的转向，AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。他说，“这不只是装饰门面。”
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李飞飞的新团队是谷歌为巩固其在这场 AI 战争中的地位的最新努力。其竞争对手如亚马逊、微软和 IBM 也在构建专门为人工智能任务设计的云计算服务，中国直播网 ，对谷歌构成挑战。这些云计算服务可用于图像识别、语音识别、机器翻译、自然语言处理，等等。
云计算并不总能得到与消费型 app 或智能手机同等的公众关注，但它可能对这些大公司的财报有很大影响。即使是亚马逊和谷歌这种以面向消费者的服务为主的公司，也相信云计算最终可能成为它们的主要收入来源。在不远的将来，AI 服务将进入这一潮流，为那些不能独立创建机器学习服务的商业机构提供工具。RapidAPI 的 CEO Iddo Gino 说他们已经拥有数千开发者，其中最受欢迎的是图像识别API。
在上周宣布李飞飞的任命时，谷歌也公布了新版本的云服务，提供图像识别、语音识别以及机器翻译技术。谷歌称它将很快提供允许其他用户接入大量 GPU 服务器的服务，这些芯片对运行深度神经网络至关重要。几周前，亚马逊从卡内基梅隆大学挖走一位著名的研究员来领导其 AI 云计算团队，而微软也正式推出了其智能聊天机器人的新功能，并宣布与 Tesla 的创始人 Elon Musk 和 Y Combinator 的 CEO Sam Altman 共同创办的 OpenAI 达成了合作协议，将为 OpenAI 提供 GPU 服务。
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虽然这些大科技公司显现出向其他人提供 AI 的趋势，它们也在积极寻求组织内部的人工智能的加速发展。9 月下旬，微软宣布在沈向洋直接领导下成立一个新的部门，称为微软 AI 与研究团队(Microsoft AI and Research Group)。沈向洋将带领这个超过 5000 名计算机科学家和工程师的团队，专注于将 AI 技术应用到微软的产品，包括 Bing 搜索引擎，Cortana 数字助理和微软的机器人技术等。
微软已经重组其研发团队，迅速将新技术转化为产品。沈向洋说，公司的目的是在 AI 的助力下更快地发展。最近几个月，微软已经将它的聊天机器人技术从研究推向现实产品——虽然不是很成功。但该公司仍希望它在未来几年加快从研究到产品发布的速度。通过使研究与实际开发产品的团队更接近，微软相信这样能更好地了解用户的真正需求，开发出更好的 AI 产品。
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以类似的方式，谷歌、Facebook 和 Twitter 也成立了内部的 AI 团队，旨在在他们的公司内推广人工智能技术。谷歌大脑(Google Brain)团队最初是 Google X 实验室内部的一个项目，其主管是另一位前斯坦福大学计算机科学教授、现任百度首席科学家的吴恩达博士。该团队提供的服务从谷歌相册的图像识别到 Android 手机的语音识别，已经广为使用。它也可能与谷歌内的任何一个团队合作，例如与该公司的安全团队合作，寻找通过机器学习识别安全漏洞和恶意软件的方法。
另一方面，Facebook 也在运作自己的 AI 研究实验室，以及一个名为应用机器学习团队(Applied Machine Learning Group)的类似谷歌大脑的团队。它的任务是推动 AI 在 Facebook 的所有产品中的应用。根据 Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 的说法，该团队的工作已经初见成效：公司内约 1/5 的工程师已经在利用机器学习。Schroepfer 称这个团队创建的工具为“改变了整个公司的大飞轮”，说“当他们建立一个新的模型，或推出一种新的技术，马上就为公司内做产品的数以千计的开发者所利用，这些产品又为数以亿计的用户提供服务。”Twitter 也在收购了几个 AI 创业公司后建立了一个类似的团队，称为 Cortex。
The New Education
这些公司面临的共同困境是寻找驱动这些 AI 研究的人才。由于深度神经网络在近年才成为主流，中国直播网，像李飞飞这样的人才只有这么多。深度神经网络是构建计算机服务的一种非常独特的方式。它不是编码一种以特定的方式运行的软件，工程师所要做的是从大量的数据中得出结果——更像是教练，而不是运动员。
因此，这些大公司也开始为它们的员工提供以这种新的方式工作的培训。谷歌正在公司内部开展深度学习方面的课程，Facebook 也为其所有工程师提供机器学习导论课程，并推出了一项让它的所有员工成为全职 AI 研究者的正式计划。
的确，人工智能现在在科技行业的热度很高，这也使它看起来会是昙花一现。但对谷歌、微软、亚马逊这些公司来说，人工智能绝对不是昙花一现的事物，同时这些公司也致力于将其推广到其他技术领域。
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