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盤點那些全球頂級的AI機器人“大腦”

發(fā)布時間: 2018-01-24 09:01:59 來源:新戰(zhàn)略機器人網(wǎng)

核心提示: 那么早前有研究報道稱“美國的AI產(chǎn)業(yè)布局非常完善,基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層都有涉及,尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域,積累了強大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢,各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國”便不足為奇。管中窺豹可略見一斑,中國AI的道路還是任重而道遠。

如果說AI是賦予各個下游產(chǎn)業(yè)的“大腦”,那分布在世界各地的研究院就是AI的“大腦”。從地域來看,美國依然是“核心腦區(qū)”。而從中國AI領(lǐng)域研究院的發(fā)展情況來看,管中窺豹可略見一斑,中國AI的道路還是任重而道遠。

學(xué)院派

麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)

CSAIL的創(chuàng)辦最早可以追溯至1959年,LISP編程語言發(fā)明人及“人工智能”一詞的發(fā)明人約翰·麥卡錫同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究專家馬文·明斯基一同創(chuàng)辦了麻省理工學(xué)院人工智能項目。2003年,MIT將計算機科學(xué)研究和人工智能實驗室合并。

目前,CSAIL是麻省理工學(xué)院最大的實驗室,在人工智能研究方向主要涉及腦和認知科學(xué),研究領(lǐng)域包括:人工智能,尋求理解和發(fā)展使人與機器都能便于理解的推理、感知和行為的人工系統(tǒng);系統(tǒng),從軟硬件兩方面尋求擁有新的原則,模型,指標(biāo)的電腦系統(tǒng);理論,尋求對數(shù)學(xué)在計算中的廣泛性、實時性。


卡耐基梅隆大學(xué)機器人學(xué)院(Robotics Academy)

美國卡耐基梅隆大學(xué)是世界上第一所專門開設(shè)機器人系的大學(xué),機器人學(xué)院隸屬于卡耐基梅隆大學(xué),前身是成立于1979年的機器人研究所。研究注重理論與實踐經(jīng)驗結(jié)合,目標(biāo)是成為全球研究機器人最好的地方。

作為NASA航空航天科研任務(wù)的主要承制單位之一,卡耐基梅隆大學(xué)機器人學(xué)院在自動駕駛、月球探測步行機器人、單輪陀螺式滾動探測機器人的研究上成績非凡。目前,該學(xué)院以ROBOTC平臺為基礎(chǔ),已發(fā)布近20門教育機器人相關(guān)課程,構(gòu)成了覆蓋K12到大學(xué)階段的課程體系。

德國人工智能研究中心(DFKI)

DFK創(chuàng)立于1988年,是德國國家級軟件系統(tǒng)創(chuàng)新中心,德國最大的從事軟件技術(shù)和應(yīng)用的研究機構(gòu),在人工智能創(chuàng)新軟件系統(tǒng)方面擁有超過25年的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用經(jīng)驗,研究方向覆蓋人工智能的主要產(chǎn)業(yè)方向,包括大數(shù)據(jù)分析、知識管理、畫面處理、理解和自然語言處理、人機交互、機器人。

去年5月,由歐洲科學(xué)院院士、DFKI柏林所所長Hans Uszkoreit擔(dān)任院長的“北京深知無限人工智能研究院”正式落戶北京亦莊。通過合作,DFKI逐步把SPREE分析處理技術(shù)、Acrolinx文本質(zhì)量自動檢測修改系統(tǒng)、Yocoy移動端跨語言人人和人機交流翻譯系統(tǒng)等國際領(lǐng)先技術(shù)帶入中國尋求落地轉(zhuǎn)化。

清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室

清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室于1987年7月開始籌建,1990年2月通過國家驗收,并正式對外開放運行。

目前,該研究室主要研究方向為:認知過程與智能信息處理的交叉與結(jié)合研究;基于內(nèi)容的海量信息處理理論與方法,特別是針對信息安全、信息檢索、信息挖掘等研究具體的算法及應(yīng)用;面向動態(tài)過程的機器學(xué)習(xí)理論與方法;智能信息處理與控制理論在移動機器人與智能車、類人機器人、無人飛機、空間機器人等系統(tǒng)中的應(yīng)用理論與技術(shù);智能圖文信息處理,包括各種文字識別、文檔識別和理解等方面。

市場派

google x實驗室

作為谷歌巨頭中的普羅米修斯,承擔(dān)“智慧”重任的google x實驗室的神秘程度堪比CIA,據(jù)說僅少數(shù)幾位谷歌高層掌握情況。該實驗室坐落地點也頗為神秘,位于美國舊金山的一處秘密地點。

但事實上,通過Wi-Fi氣球到納米粒子,從微小衛(wèi)星到快遞無人機,谷歌的每一項“登月”計劃都瞄準(zhǔn)了全人類。而隨著一個個產(chǎn)品的問世,x實驗室的神秘面紗也在被慢慢揭開。據(jù)了解,除了軟件工程師之外,該實驗室還有很多機器人專家和電氣工程師,都來自于世界頂級院校,或者其它科技巨頭企業(yè)。

Microsoft Research AI研究院

今年7月,據(jù)外媒報道,微軟正在籌建 Microsoft Research AI研究院,這一舉動說明其未來將專注人工智能領(lǐng)域,創(chuàng)建開發(fā)更多的通用學(xué)習(xí)系統(tǒng)。事實上,微軟早在1991年便創(chuàng)立微軟研究院。2014年,微軟聯(lián)合創(chuàng)始人保羅·艾倫與他人又共同創(chuàng)立了艾倫人工智能研究院。

據(jù)了解,Microsoft Research AI研究院共分為十三個研究小組,共近百位人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家將集中在此。這些小組包括自適應(yīng)系統(tǒng)和互動組、空中信息和機器人組、會話系統(tǒng)組、深度學(xué)習(xí)組、信息和數(shù)據(jù)科學(xué)組、知識技術(shù)組、語言和信息技術(shù)組、機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化組、機器教學(xué)組、自然語言處理組、感知和互動組、生產(chǎn)力組、強化學(xué)習(xí)組。

Facebook人工智能實驗室

2013年12月,F(xiàn)acebook正式成立人工智能實驗室。該實驗室在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的哲學(xué)理念是:保持開放。據(jù)了解,F(xiàn)acebook 的人工智能研究項目(FAIR)由 LeCun 領(lǐng)導(dǎo),專注于基礎(chǔ)科學(xué)和長期研究。

在加盟Facebook之前,LeCun在貝爾實驗室工作超過20年,那里是世界最著名的計算機研究實驗室,誕生過許多偉大的產(chǎn)品。LeCun在貝爾實驗室工作期間開發(fā)了一套能夠識別手寫數(shù)字的系統(tǒng),并把它命名為LeNet。

百度研究院

百度研究院隸屬于百度AI技術(shù)平臺體系(AIG),下設(shè)五大實驗室:分別是深度學(xué)習(xí)實驗室(IDL)、大數(shù)據(jù)實驗室(BDL)、硅谷人工智能實驗室(SVAIL)、商業(yè)智能實驗室(BIL)、機器人與自動駕駛實驗室(RAL)。1月18日,Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝宣布加盟百度研究院,同時,百度研究院宣布增設(shè)商業(yè)智能實驗室(Bussiness Inteligence Lab,BIL)和機器人與自動駕駛實驗室(Robotics and Autonomous Driving Lab,RAL)。

其中,商業(yè)智能實驗室主要關(guān)注用于新型數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的高效數(shù)據(jù)分析技術(shù),后者則重點關(guān)注機器人技術(shù),以及百度在自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)的推進。目前,百度研究院擁有了包括院長王海峰,以及徐偉、李平、楊睿剛,和新加盟的Ward Church、浣軍、熊輝等七位世界級科學(xué)家的陣容。

小結(jié):

如果說AI是賦予各個下游產(chǎn)業(yè)的“大腦”,那分布在世界各地的研究院就是AI的“大腦”。從地域來看,美國依然是“核心腦區(qū)”。不僅有頂級的學(xué)院派代表麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)、卡耐基梅隆大學(xué)機器人學(xué)院(Robotics Academy),市場派的最為卓越者也都產(chǎn)生于此,google x實驗室正在實現(xiàn)拉里和謝爾蓋的夢想,“企圖”以各種“創(chuàng)作”改變世界;Microsoft Research AI研究院繼續(xù)秉承微軟穩(wěn)扎穩(wěn)打的個性,雖然腦洞較谷歌稍欠,但是這個老牌計算機軟件帝國有著更為扎實的功底;與谷歌同樣作為后起之秀,F(xiàn)acebook在人工智能的成績相對較弱,但在最容易將AI落地的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,扎克伯格還有大片領(lǐng)地可以開疆拓土。

回到國內(nèi),相較于頂級學(xué)府清華大學(xué)的智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室,百度研究院似乎更有看點。從AI技術(shù)平臺體系,到百度研究院,再到IDL、BDL、SVAIL、BIL、RAL,2017不僅是百度的“陸奇年”,更在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了大步跨越。

如果研究院的積累程度代表著理論及應(yīng)用的發(fā)展情況,那么早前有研究報道稱“美國的AI產(chǎn)業(yè)布局非常完善,基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層都有涉及,尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域,積累了強大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢,各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國”便不足為奇。管中窺豹可略見一斑,中國AI的道路還是任重而道遠。

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