日本欲借人工智能技術復蘇科技行業

2019-05-02 07:34:05 来源: 陇南信息港

摘要:在機器人、智能元件和汽車等硬件領域,日本仍是領先者。然而,由于軟件在這些產品中扮演著越來越重要的角色,日本的這些產業同樣也面臨著受沖擊的風險。

过去20多年中,日本科技行业在与欧美同行的竞争中节节败退。这主要是由于,软件业是日本的一大短板。

日本人工智能公司Preferred Networks联合创始人冈野原大辅

导语:《华尔街》络版今天刊文称,日本人工智能创业公司Preferred Networks认为,科技行业的未来属于“深度学习”技术。该公司已经获得了发那科、丰田和松下等巨头的合作。

以下为文章全文:

1994年,在等待母亲采购日用品的过程中,12岁的冈野原大辅(Daisuke Okanohara,音)阅读了一篇关于数据压缩算法的研究论文。他表示,论文中的内容令他非常兴奋。

现年33岁的冈野原大辅回忆:“这是突破性的方法。”随后,他花了几个月时间去了解,这1算法能否实现预期的效果。

今天,作为东京人工智能公司Preferred Networks联合创始人,冈野原大辅希望带来自己的突破,同时振兴日本的科技行业。

过去20多年中,日本科技行业在与欧美同行的竞争中节节败退。这主要是由于,软件业是日本的一大短板。凭借更漂亮的用户界面,以及面向软件开发者更强大的系统,苹果正在使日本的消费电子厂商边缘化。

在机器人、智能元件和汽车等硬件领域,日本仍是者。然而,由于软件在这些产品中扮演着越来越重要的角色,日本的这些产业一样也面临着受冲击的风险。

深度学习技术

来看看冈野原大辅及其“深度学习”软件。与人脑一样,这样的软件可以自主学习,而不必人工参与每个环节。“深度”意指人工神经元络:这一络分为多层,从而可以解决更复杂的问题。

深度学习技术正在硅谷快速发展。Alphabet旗下谷歌去年以约5亿美元的价格收购了伦敦创业公司DeepMind Technologies,而苹果、亚马逊、Facebook和特斯拉也在这1领域进行投资。百度也于2014年在硅谷成立了深度学习研究中心。

美国市场研究公司Tractica预计,到2024年,企业深度学习应用的年软件收入将到达104亿美元,远高于今年的1.09亿美元。

对硅谷公司而言,研究深度学习技术可以让软件变得更好。例如,苹果Siri等语音识别程序能更自然地回答用户提出的问题。不过,日本公司对深度学习技术的看法则有所不同,它们更多地希望通过这种技术去优化硬件。它们认为,深度学习机器能比人工更快地自我优化,因为这类机器能够与其他机器分享所学习的知识,同时永不疲倦。

Preferred Networks现在已有30名员工

吸引巨头合作

日本工业机器人厂商、苹果供应商发那科近期收购了Preferred Networks的少许股份。该公司希望机器未来能自行判断,如何更好地组装产品,甚至修理其他机器人。

发那科CEO稻叶善治表示:“Preferred Networks拥有这一领域的专业性。”除发那科之外,丰田也与该公司合作开发自动驾驶技术,而松下则希望利用该公司的技术去开发监控摄像头和消费电子设备。

Preferred Networks希望,该公司的深度学习运用能在市场上占据核心地位。这就像是早年的微软。在80年代初PC行业的革命中,微软凭借操作系统成为了行业中心。近期,Preferred Networks为深度学习技术推出了操作系统Chainer。这一系统帮助第三方工程师编写人工智能程序。

Preferred Networks于去年创立,目前拥有30名员工,今年8月的估值则达到1.2亿美元。该公司坚持了独立发展的道路。考虑到谷歌拥有庞大的资源,能轻易地获得行业的人材,并推动全球标准的制定,这样的策略是一种冒险。不过,Preferred Networks管理层表示,由于人手的短缺,他们被迫婉拒了一些合作机会。业内专家则指出,日本政府对新技术的接受速度较慢可能也会给该公司带来问题。

东京大学助理教授松尾丰(Yutaka Matsuo,音)表示:“Preferred Networks具有的技术,但他们还需要了解如何与资本市场打交道。”

冈野原大辅表示,他从幼儿园开始就已接触计算机。在小学时期,他就曾编写过飞行摹拟软件。他父亲、67岁的冈野原久志(Hisashi Okanohara,音)表示:“我数学不行。我想,编程可能是他天生的爱好。”冈野原久志曾供职于一家汽车音响厂商。

在拨号上时代,冈野原大辅就曾从上下载计算机科学论文,例如1994年时曾令他感到兴奋的《一种区块分类无损数据压缩算法》。

他随后前往东京大学求学。在那里,他认识了Preferred Networks联合创始人及CEO西川彻(Toru Nishikawa,音)。西川彻表示:“我知道,如果错失此次机会,我将不可能再与如此的天才共事。”

物联带来帮助

作为公司履行副总裁,冈野原大辅认为,随着汽车和家电等各种产品的联,他的专业性将可以给予帮助。他表示,这样的“物联”将带来问题:互联装备能够获得大量数据,但没有任何计算设备有能力分析或传输这些数据。例如,汽车传感器可以拍摄霓虹灯广告标识的每一个像素,但这些信息对汽车的安全行驶来说没有任何帮助。

冈野原大辅表示,人类大脑也在面对类似的信息过剩问题,但大脑可以自动摈除不相关信息。类似地,计算机必须能够自行判断,哪些数据具有相关性,哪些应当被分享给其他计算机。

以往,人工智能曾令许多用户感到失望。这部分是由于计算能力的不足。日本国家高级产业科学技术研究院人工智能负责人辻井淳(Junichi Tsujii,音)表示,深度学习技术还需要更多突破,才能给世界带来改变。不过,人工智能时代的到来将不可避免。他表示:“在很多行业,日本拥有多家的公司。而Preferred Networks是一个理想的中枢,将这些公司凝聚成一个团队。”

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