導(dǎo)讀：早在21世紀(jì)初開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)（諸如Hadoop、Pig和Hive）時所開展的研究和產(chǎn)品開發(fā)，就已經(jīng)涵蓋了目前大多數(shù)大型商業(yè)企業(yè)所開展的工作。

谷歌（Google）、Facebook和體量較小的雅虎（Yahoo）都在這個時期開展了大量人工智能的工作。這些公司有大量的數(shù)據(jù)需要分析。有大把的錢可花（至少在谷歌和Facebook是如此），并且與學(xué)術(shù)研究人員保持著密切的聯(lián)系。

作者：托馬斯·H. 達(dá)文波特（Thomas H. Davenport）?

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01?谷歌

谷歌一直是互聯(lián)網(wǎng)巨頭中（也許是世界上所有的公司中）最活躍的AI開發(fā)者和使用者，這應(yīng)該不足為奇。

2011年該公司與斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)（Andrew Ng）教授合作，在谷歌X研究實驗室開始研究AI（特別是深度學(xué)習(xí)）。這個項目后來被稱為谷歌大腦。他們選定的方法是深度學(xué)習(xí)，用于圖像識別等任務(wù)。到2012年，該團(tuán)隊已經(jīng)征服了人類最緊迫的問題之一：如何讓一臺電腦在互聯(lián)網(wǎng)上識別一只貓的照片。

第二年，谷歌聘請了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應(yīng)用熱潮的多倫多大學(xué)研究員杰弗里·辛頓。2014年，谷歌收購了總部位于倫敦的DeepMind公司，該公司在深度學(xué)習(xí)方面擁有深厚的專業(yè)知識。谷歌大腦團(tuán)隊的工具幫助AlphaGo（谷歌公司的一款下圍棋的人工智能程序）戰(zhàn)勝了最強(qiáng)的人類棋手。

2016年，該團(tuán)隊幫助谷歌翻譯實現(xiàn)了翻譯正確率的大幅度提升。

那一年谷歌（或其母公司Alphabet）在全公司2700多個不同的項目中采用了機(jī)器學(xué)習(xí)，包括搜索算法（RankBrain）、自動駕駛汽車（現(xiàn)屬于Alphabet子公司W(wǎng)aymo）和醫(yī)療診斷（屬于子公司Calico）。

按照硅谷的傳統(tǒng)，谷歌還在2015年將其TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)庫作為一個開源項目免費開放，這使得它在使用AI的高新企業(yè)中廣受歡迎。

02?Facebook

Facebook在將認(rèn)知技術(shù)融入其產(chǎn)品和流程方面可能沒有谷歌那么成功，但它也做得相當(dāng)不錯。與業(yè)界牛人吳恩達(dá)和杰弗里·辛頓相匹配的專家是楊立昆（Yann LeCun），他既擔(dān)任了公司AI研究的掌門人也是紐約大學(xué)的教授。楊立昆特別專注于圖像識別，這也是Facebook關(guān)注的一個關(guān)鍵領(lǐng)域。

該公司有一個名為Lumos的圖像識別應(yīng)用程序，可以分析Facebook或Instagram上的照片，并根據(jù)用戶的內(nèi)容為用戶提供個性化廣告。Lumos也有助于識別被明令禁止的色情或暴力內(nèi)容（盡管仍有許多人參與這類活動）、品牌和標(biāo)識的非法使用或與恐怖主義有關(guān)的內(nèi)容。

Facebook一直在某些形式的認(rèn)知技術(shù)上不斷努力著。它試圖使用該技術(shù)來識別重要且相關(guān)的新聞并呈現(xiàn)給客戶（Facebook趨勢話題，Facebook Trend Topic），但是自動化過程發(fā)現(xiàn)很難區(qū)分真實新聞和虛假新聞。

俄羅斯黑客能夠在Facebook上故意發(fā)布虛假新聞，而不會被自動過濾器檢測到。Facebook的自動廣告投放系統(tǒng)也因為恐怖主義廣告的投放而備受爭議。

因此，Facebook不得不增加更多的人工審查員。然而，它寄希望于認(rèn)知工具可以幫助人類更快、更有效地過濾虛假新聞或仇恨言論。

03?IBM的沃森

當(dāng)然，IBM一般不被視為大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭，但因它向市場推出了沃森，所以成為另一家擁有先進(jìn)認(rèn)知技術(shù)（通常稱為“認(rèn)知計算”）的重要公司。

在2011年的電視游戲《危險邊緣》中，沃森全力以赴（并且取得了巨大的成功）擊敗了人類專家。沃森最初只是一個問答系統(tǒng)，能夠按照游戲的格式從在線文本知識中提取答案。

然而，現(xiàn)在沃森已經(jīng)發(fā)展成為一個品牌，而不僅僅是某個特定的能力。該品牌不僅提供與認(rèn)知問題解答有關(guān)的產(chǎn)品，而且還提供與圖像識別、天氣數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)以及基本統(tǒng)計分析和報告有關(guān)的產(chǎn)品。

甚至“認(rèn)知沃森”（cognitive Watson）也推出了一套API（小型的、模塊化的程序，它們接收數(shù)據(jù)、執(zhí)行特定任務(wù)并返回結(jié)果），可以混合及集成來解決特定問題。

有關(guān)沃森的好消息是，它是滿足認(rèn)知技術(shù)運行的“平臺”（是少數(shù)可用的平臺之一）。大多數(shù)情況下，它的API都能稱得上名副其實。該公司在打造“沃森生態(tài)系統(tǒng)”方面做了很多扎實的工作，從而讓小型企業(yè)能夠在其產(chǎn)品中使用一些沃森的功能。

但是也有關(guān)于沃森的壞消息，而且AI社區(qū)中的許多人對它也持負(fù)面看法。該公司的市場宣傳已經(jīng)超出了其真實的交付能力。例如，IBM聲稱已經(jīng)掌握了六種癌癥的治療方法，但是由癌癥研究者和機(jī)構(gòu)評估的實際結(jié)果卻模棱兩可，并沒有客觀、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯课恼聦ζ溽t(yī)療保健項目進(jìn)行評估。

而在醫(yī)療保健和其他行業(yè)中，往往只能在大量IBM（或其他公司）顧問的協(xié)助下沃森才能達(dá)成交付成果。杰弗里斯公司（Jeffries&Co.）在2017年的一份投資者分析報告中批評了沃森。

毫無疑問，《危險邊緣》的勝利令人印象深刻而且其市場宣傳也極大地提升了當(dāng)時人們對這些技術(shù)的熱情。但是，如果認(rèn)知技術(shù)不能滿足人們過高的預(yù)期，就可能在不久的將來又迎來另一個“AI的冬天”。更加明智的市場營銷（更多地了解系統(tǒng)實際能做什么，而不能做什么）將可能避免陷入這種困境。

關(guān)于作者：托馬斯·H. 達(dá)文波特（Thomas H.Davenport），美國巴布森學(xué)院（Babson College）信息技術(shù)與管理專業(yè)杰出教授，獲哈佛大學(xué)哲學(xué)博士學(xué)位，并先后授課于哈佛商業(yè)學(xué)院、芝加哥大學(xué)和波士頓大學(xué)。曾任埃森哲戰(zhàn)略變革研究院主任，研究領(lǐng)域廣泛，包括信息和知識管理、再造工程以及信息技術(shù)在商業(yè)中的應(yīng)用。

本文摘編自《數(shù)字時代的企業(yè)AI優(yōu)勢：IT巨頭的商業(yè)實踐》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

延伸閱讀《數(shù)字時代的企業(yè)AI優(yōu)勢》

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的盘点谷歌、Facebook和IBM的重磅AI项目的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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