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從谷歌到亞馬遜,科技巨頭們的AI癡迷

人工智能
亞馬遜在人工智能研究方面投入了大量資金,其云服務(wù)是人工智能開(kāi)發(fā)和部署的重要平臺(tái)。

最近,國(guó)外幾家久負(fù)盛名的科技巨頭展示了他們的AI雄心。

例如蘋果舉辦WWDC 23,微軟召開(kāi)Build 23,就連谷歌也在2月份舉辦了搜索業(yè)務(wù)大會(huì)。

這些巨頭們的動(dòng)作,無(wú)疑彰顯了生成式人工智能(AIGC)的崛起,也帶動(dòng)了一批此前對(duì)人工智能不感興趣的團(tuán)隊(duì)、機(jī)構(gòu)。

現(xiàn)在這些大型科技公司全力押注人工智能,值得注意的幾個(gè)標(biāo)志是:Google AI、Microsoft Copilot、Apple 機(jī)器學(xué)習(xí)以及OpenAI追求通用人工智能。

蘋果的機(jī)器學(xué)習(xí)

蘋果公司似乎對(duì)人工智能這個(gè)詞“不感冒”。

在今年的WWDC 上,只字未提“人工智能”,以及“ChatGPT”等當(dāng)前科技界內(nèi)的一些更為流行的詞匯。蘋果所做的,只是簡(jiǎn)單地提及了 7 次“機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)”。

即使是在介紹他們準(zhǔn)備了 7 年的 AR 眼鏡 Vision Pro 時(shí),也只是表述為“使用了先進(jìn)的編碼-解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。

實(shí)際上,蘋果對(duì)人工智能的理解可能更加準(zhǔn)確。他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)研究方面投入了大量資金,組建了一支由優(yōu)秀的研究人員和工程師組成的團(tuán)隊(duì)。他們將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于各種項(xiàng)目,包括Siri、照片、健康和CarPlay,提升了用戶體驗(yàn)。

今年,蘋果也更新了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新功能,如Live Text、Visual Look Up和Safety Check,這些功能都運(yùn)行在iOS 16系統(tǒng)上。顯然,蘋果對(duì)人工智能(機(jī)器學(xué)習(xí))的重點(diǎn):是改變用戶交互方式。

唯一有點(diǎn)的遺憾的事情,可能就是蘋果在數(shù)據(jù)方面不甚有競(jìng)爭(zhēng)力,畢竟,庫(kù)克不止一次說(shuō)過(guò):我們是對(duì)用戶數(shù)據(jù)不感興趣的公司。的

換句話說(shuō),雖然蘋果的移動(dòng)設(shè)備令人著迷,但它們可能難以與谷歌、Meta這些布局云計(jì)算的公司競(jìng)爭(zhēng)。

GoogleAI

最出名的當(dāng)屬谷歌Brain技術(shù),在人才培養(yǎng)方面也有“人工智能留才計(jì)劃(Google AI Residency Program)”。

谷歌在人工智能算法和系統(tǒng)方面有突破性的進(jìn)展,推動(dòng)了谷歌搜索、谷歌翻譯和谷歌照片等基于人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)建。

谷歌I/O活動(dòng)中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了Bard,一個(gè)與OpenAI的ChatGPT競(jìng)爭(zhēng)的聊天機(jī)器人。

面對(duì)谷歌的做法,一些行業(yè)人士認(rèn)為:谷歌調(diào)整人工智能運(yùn)營(yíng),優(yōu)先考慮快速推出產(chǎn)品的做法是“應(yīng)對(duì)性“的,與其過(guò)去以創(chuàng)新為導(dǎo)向的做法有所偏離。

谷歌的母公司Alphabet多年來(lái)一直在投資人工智能,并于2014年收購(gòu)了DeepMind。最近,Alphabet將其谷歌研究團(tuán)隊(duì)與DeepMind合并,整合人工智能工作。然而,一些專家認(rèn)為,這種整合應(yīng)該早些進(jìn)行,因?yàn)楣雀柙谄漕I(lǐng)先的人工智能產(chǎn)品上沒(méi)有充分利用其優(yōu)勢(shì),導(dǎo)致在2022年落后于微軟。

Meta和自監(jiān)督學(xué)習(xí)

Meta從2017年的時(shí)候,就非??春米员O(jiān)督學(xué)習(xí)。這幾年,他們也給業(yè)界提供了非常多的自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、框架。

例如,在在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中取得了SOTA結(jié)果的SimCLR、SwAV和DINO。

Meta在2021年建立了Megatron,一個(gè)用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的計(jì)算集群。在2022年,他們發(fā)表了Data2vec論文,介紹了一個(gè)跨語(yǔ)音、視覺(jué)和文本模態(tài)的SSL算法。

正如Meta的Yann LeCunn多次強(qiáng)調(diào)的,他不相信RLHF。

“我認(rèn)為RLHF是沒(méi)有希望的,因?yàn)殄e(cuò)誤答案的空間非常大,而棘手問(wèn)題一般都是長(zhǎng)尾分布,RLHF無(wú)法解決。任何不經(jīng)歷世界并自己學(xué)習(xí)的系統(tǒng)都將受制于它所學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)?!?/span>

微軟和Copilot

微軟近年來(lái)大力投資人工智能,其Copilot項(xiàng)目是這種投資最具雄心的例證之一。它是一個(gè)功能強(qiáng)大的語(yǔ)言模型,能夠生成文本、翻譯語(yǔ)言,并輔助完成各種創(chuàng)意任務(wù)。

Copilot的目標(biāo)是通過(guò)提升效率、激發(fā)創(chuàng)造力和增強(qiáng)包容性,改變?nèi)藗兊墓ぷ骱蛣?chuàng)造方式。微軟計(jì)劃為微軟365的用戶免費(fèi)提供Copilot服務(wù),并作為一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品。這個(gè)工具有可能引領(lǐng)人工智能對(duì)世界的影響,帶來(lái)諸如提高生產(chǎn)力、改善質(zhì)量和拓展創(chuàng)造力等好處。

微軟還將Copilot的應(yīng)用擴(kuò)展到了CRM和ERP領(lǐng)域,推出了Dynamics 365 Copilot,并且GitHub也發(fā)布了Github Copilot for Business,這是一個(gè)面向公眾的人工智能編程助手。

OpenAGI

OpenAI的首席執(zhí)行官Sam Altman和其他創(chuàng)始人在多個(gè)平臺(tái)上談?wù)摿巳斯ねㄓ弥悄埽ˋGI),對(duì)其可能帶來(lái)的利益和風(fēng)險(xiǎn)既感興趣又擔(dān)憂。Altman在接受Lex Fridman的采訪時(shí)說(shuō),他認(rèn)為AGI“大概還有10到20年就能出現(xiàn)”,并且有望對(duì)人類產(chǎn)生“正面的影響”,同時(shí)強(qiáng)調(diào)了保證其負(fù)責(zé)任使用的重要性。

Altman也承認(rèn)AGI存在一些風(fēng)險(xiǎn),比如被濫用或?qū)е麓罅渴I(yè)。Altman強(qiáng)調(diào)了及時(shí)考慮AGI的利弊的必要性。他致力于制定安全指南,并建立一個(gè)專家社區(qū),以促進(jìn)AGI的負(fù)責(zé)任使用。Altman的訪問(wèn)反映了全球?qū)GI日益增長(zhǎng)的關(guān)注。在AGI變得越來(lái)越現(xiàn)實(shí)之際,思考其可能帶來(lái)的利益和風(fēng)險(xiǎn)是非常重要的。在Altman的領(lǐng)導(dǎo)下,OpenAI專注于安全和道德的AGI開(kāi)發(fā)。

在一篇博客文章中,Altman和其他創(chuàng)始人描述了他們對(duì)AGI的期待,認(rèn)為它可以“解決世界上一些最迫切的問(wèn)題”,如氣候變化、貧困和疾病,同時(shí)也能激發(fā)人類的創(chuàng)造力和智慧。

然而,他們也意識(shí)到了AGI的潛在風(fēng)險(xiǎn),包括被用于制造自主武器或通過(guò)替代人類工作而引發(fā)大規(guī)模失業(yè)。

亞馬遜和云服務(wù)

亞馬遜在人工智能研究方面投入了大量資金,其云服務(wù)是人工智能開(kāi)發(fā)和部署的重要平臺(tái)。

他們還致力于為人工智能開(kāi)發(fā)者提供工具和資源。例如基于云的平臺(tái)SageMaker使得構(gòu)建、訓(xùn)練和部署ML模型變得更加容易,這些模型可以用于各種應(yīng)用,如欺詐檢測(cè)、客戶流失預(yù)測(cè)和產(chǎn)品推薦。

最近發(fā)布的Falcon 40B,是一個(gè)大型的語(yǔ)言模型,它是在亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)上開(kāi)發(fā)的。Falcon 40B是一個(gè)多功能且穩(wěn)健的工具,可以用于翻譯、問(wèn)答、摘要和圖像識(shí)別,并且可以通過(guò)AWS上的Amazon SageMaker JumpStart訪問(wèn)。

參考來(lái)源:https://analyticsindiamag.com/from-ai-to-ml-big-techs-and-their-obsessions/

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 大數(shù)據(jù)文摘
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