哪家科技巨头的人工智能最先觉醒：谷歌、Facebook、还是 ...

老子就是不下山

头条号：人工智能研究所微信号:启示AI科技视频号：启示科技
在电影中，人工智能一个接一个地获得了自我意识，关于人工智能方面的电影：太空漫游，终结者，黑客帝国，特工史密斯， 普罗米修斯，西部世界等多部电影中，让我们看到人工智能的强大。随着人工智能的强大，让我们越来越重视人工智能什么时候觉醒的问题，是否人工智能会像电影里面演的一样，是否人工智能真的会觉醒，这一直伴随着人工智能技术的发展。
华盛顿邮报 6 月 12 日报道称，谷歌工程师认为Google公司的 AI（LaMDA）已经活了过来，存在一定的意识。他展示了 LaMDA 是有知觉的证据。也试图让谷歌高管认识到人工智能的“个性”意识，但一位谷歌副总裁调查了他的说法并驳回了他们。
一夜之间，谷歌人工智能觉醒的消息成为推特上的热门话题。有些人兴奋不已，为人类科技的巨大飞跃欢呼；有人害怕，担心如果‘天网’苏醒，终结者的审判日一定会到来。




谷歌 I/O '22 主题演讲中的 LaMDA2

LaMDA是否有意识，我们还需要更多的证据和信息。作为机器学习和AI行业的开发者，我们有必要梳理一下目前人工智能领域各科技巨头的发展情况。那家的AI会先醒来。
为了便于比较，我们将从如下几个方面分析各大科技公司的AI水平。
人才：谁领导公司的 AI 团队。
研究能力：公司发表的优秀论文的数量和建立的优秀模型。
系统能力：人工智能系统和软件
计算能力：超级计算机、AI芯片、硬件等
数据集：大型数据集
工程能力：将研究转化为产品的能力
谷歌大脑（谷歌人工智能）
人才：
Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 领导着 Google Brain 团队，该公司的许多 AI 负责人都曾在 Google 工作过。
Jeff Dean——谷 歌人工智能的负责人；以 MapReduce、Spanner，big table,tensorflow等闻名
Geoffrey Hinton——被 称为“人工智能教父”和“深度学习教父”；图灵奖（2018）与 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun；以反向传播、玻尔兹曼机、深度学习和胶囊神经网络而闻名；著名学生：Yann LeCun、IIya Sutskever、Ruslan Salakhudinov……
研究能力：
很多知名的模型都来自谷歌，比如AI觉醒事件的主角模型Transformer、BERT、LaMDA/LaMDA 2，以及谷歌5400亿参数的模型PaLM。
Transformer 是来自 Google 论文（Attention Is All You Need）的深度学习模型。变换最初用于自然语言处理，现在广泛用于各种任务。而BERT、GPT、LaMDA、PaLM等很多模型都是基于Transformer的。
更多 Transformer 模型介绍
参考头条号：人工智能研究所


这里选择了2021年ICML、NeurIPS和ICLR（top3机器学习会议）的数据作为例子。


由Sergey Ivanov提供的 ICML 2021 数据分析



由Sergey Ivanov提供的 NeurIPS 2021 数据分析



sharonzhou ICLR2021 stats
2021年，谷歌有109、177、197篇论文被ICML、NeurIPS和ICLR接受，排名第一。
计算能力：
TPU : Tensor Processing Unit 是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器专用集成电路（ASIC）。
系统能力：
TensorFlow是 一个免费的开源软件库，用于机器学习和人工智能。它主要侧重于深度神经网络的训练和推理。TPU 是为 TensorFlow 量身定制的。
谷歌云平台 (GCP) - 谷歌云计算服务
数据集：
YouTube-8M segments、open images、google landmarks、natural question等。
工程能力：
从 Goole I/O 2022 中我们可以看到，几乎所有的谷歌产品，无论是谷歌翻译、谷歌地图、YouTube，还是尚未发布的谷歌 AR 眼镜，都是基于谷歌 AI 的。Waymo——谷歌自动驾驶汽车项目，也是Google目前最重要 的项目。




谷歌大脑能力雷达图

从以上可以看出，谷歌AI具有综合实力。Google Brain 团队专注于机器学习、计算机视觉、机器人、自然语言、健康等。
DeepMind
DeepMind 是谷歌母公司 Alphabet Inc 的子公司。总部位于伦敦， DeepMind 并不是一家“大”科技公司，但它在人工智能领域的影响力超过了任何其他大型科技公司。例如，AlphaGO凭借其明星产品在2016年击败了人类职业围棋选手李世石，以及在2020年在蛋白质折叠问题上取得重大进展的AlphaFold大模型。这些令人印象深刻的成绩将AI带入了上市。
人才：
Demis Hassabis（首席执行官）、David Silver（首席研究）
Ian Goodfellow：以生成对抗网络 (GAN) 闻名
研究能力：
有 38 篇（排名第 3）论文被 ICML 2021 录用，81 篇（排名第 3）论文被 NeurIPS 2021 录用，42 篇（排名第 4）论文被 ICLR 2021 录用。
工程能力：
AlphaFold, AlphaGo / Alpha Go Zero / AlphaZero / MuZero Go, AlphaStar




DeepMind 能力雷达图


元人工智能（Facebook 人工智能）



人才：
Yann LeCun - 以深度学习而闻名；图灵奖 (2018) 与 Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton；称之为“人工智能教父”和“深度学习教父”。
研究能力：
有 36 篇（排名第 4）论文被 ICML 2021 录用，78 篇（排名第 4）论文被 NeurIPS 2021 录用，55 篇（排名第 3）论文被 ICLR 2021 录用。
近年来许多实用的模型，如新的设计范式RegNet 、用于目标检测的特征金字塔网络FPN 、新的目标检测方法YOLO等，都是由Facebook AI Research(FAIR)
系统能力：
PyTorch - 基于 Torch 库的开源机器学习框架，用于计算机视觉和自然语言处理，主要由 Meta AI 开发。
Tesla Autopilot、Uber 的 Pyro 和 HuggingFace 的 Transformers 都建立在 PyTorch 之上。
计算能力：
AI Research SuperCluster (RSC) 是当今运行速度最快的 AI 超级计算机之一，并且在 2022 年全面建成后将成为世界上最快的 AI 超级计算机。
数据集：
Casual Conversations Dataset、Deepfake Detection Challenge 等。
工程能力：
FAIR（Meta AI）meta AI 目前绝大部分是开发元宇宙。




Meta AI 能力雷达图

Yann LeCun 领导的 Meta AI 团队 非常出色，尤其是在长期的 AI 研究方面。其研究涵盖计算机视觉、对话式人工智能、自然语言处理、人机智能、强化学习等多个领域。
随着meta今年将公司战略重心转移到metaverse，Facebook AI Research重大重组，Facebook AI Research（FAIR）成为Reality Labs的核心业务部门.
OpenAI
OpenAI 是一家人工智能研究和部署公司，与 DeepMind 非常相似，被认为是 DeepMind 的竞争对手。其 AI 人才团队由 OpenAI 首席科学家、AlexNet 的共同发明者 Ilya Sutskever 和 John Schulman 领导。
OpenAI 也是一家 AI 影响比较大的公司（DeepMind 是另一家）。OpenAI于2020年发布的GPT-3是其明星产品之一。许多流行的应用程序都是由 GPT-3 构建的，例如 GitHub Copilot、Duglingo 和 Keeper Tax。



OpenAI 发布的另一款产品 DALL·E 2 也火了。它可以根据自然语言的描述创建逼真的图像。




OpenAI 能力雷达图

2019年获得微软10亿美元投资。也许微软将来会收购 OpenAI。真诚地希望 OpenAI 能够在人工智能研究方面继续保持强劲的上升趋势
微软AI研究院
微软研究院成立于 1990 年代初期。早期，微软研究院做了很多优秀的工作，培养了很多人才，其中很多人后来去了谷歌和Facebook。微软研究院在大数据、机器学习、深度学习爆发的岁月里被其他巨头超越。部分原因是研究人员的年龄增长。2014 年，satya nadella接替史蒂夫鲍尔默成为微软新任 CEO。他带领 Microsoft Azure 取得巨大成功。此后，微软加大了对人工智能的投入。微软研究院在人工智能方面取得了重大进展，并已将其相关成果注入其产品中，包括必应、Cortana、微软翻译等。2021年，微软在ICML、NeurIPS和ICLR中排名第二。
研究能力：
有 53 篇论文（排名第 2）被 ICML 2021 录用，116 篇论文（排名第 2）被 NeurIPS 2021 录用，63 篇论文（排名第 2）被 ICLR 2021 录用。




Microsoft 能力雷达图

苹果AI
在当今日益开放的技术环境中，Apple 是一家伟大的公司。不幸的是，就像他们的 iOS 一样，我们对 Apple 的实际 AI 开发水平知之甚少。但我们可以在每一件产品中看到人工智能技术的应用，比如 Siri、照片编辑、AI相机、AI芯片等。
苹果，更愿意收购尖端的人工智能初创公司或技术，并将其用于未来的产品上。他们致力于将apple的系统、SDK 和 Apple Silicon 构建成一个对 AI 友好的生态系统。




Apple AI能力雷达图

特斯拉AI
由年轻的人工智能科学家 Andrej Karpathy 领导的特斯拉 AI 团队在去年（2021 年）的特斯拉 AI 日上成为焦点。Tesla 向我们展示了神经网络、评估基础设施、Dojo 芯片、Dojo 系统和 Tesla Bot等先进的技术。
尽管特斯拉 AI 更专注于自动驾驶，但它的愿景不仅限于制造自动驾驶汽车，还包括制造人形机器人。特斯拉的工程能力非常出色，利用其大量的驾驶数据训练模型，将其部署在安装最新版本 FSD 的特斯拉汽车上。
HydraNet——特斯拉自动驾驶强大的人工智能神经网络模型




特斯拉能力雷达图

特斯拉正在以各种方式扩大其人工智能团队，包括特斯拉人工智能日。
亚马逊AI
虽然没有那么多明星产品和科学家，但亚马逊在人工智能领域也有它的一席之地。它为机器学习、深度学习和其他人工智能任务（AWS、亚马逊网络服务）提供了强大的基础设施。根据Statista的数据，截至 2021 年第四季度，AWS 拥有 33%（排名第一）的云基础设施市场份额，而接下来的两个竞争对手 Microsoft Azure 和 Google Cloud 分别拥有 21% 和 10% 。




亚马逊能力雷达图

IBM AI
很多人可能会忘记，1997 年，距 AlphaGO 击败人类围棋世界冠军大约 19 年，IBM 打造的超级计算机深蓝以 4-2 击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（三胜一平）。但在自动驾驶、深度学习、机器翻译、计算机视觉等代表前沿 AI 研究的领域，我们几乎看不到 IBM的身影。当然，IBM仍然有许多受人尊敬的科学家，每年发表许多论文。
DB2 和 WebSphere，与它们的竞争对手 MySQL 和 Tomcat 相比，过于臃肿、笨重且难以使用。但是依靠IBM强大的系统，这些软件的销量和市场份额都不错。在整个 IBM 结构下，许多技术将变得庞大而低效。人工智能也是如此。IBM 与Google 都是2家大公司，希望避免大公司的一些坏毛病。




IBM 能力雷达图

英伟达AI
Nvidia 是另一家 AI 基础实施提供商，许多机器学习和深度学习模型都是使用 Nvidia 的 GPU 进行训练的。
除了硬件，NVIDIA 还开发了 CUDA，一个并行计算平台，以及允许软件使用特定类型 GPU 的 API。
它也处于各公司每年发表的论文的前列。有 8 篇论文被 ICML 2021 录用，20 篇论文被 NeurIPS 2021 录用。




Nvidia 能力雷达图

除了以上这些公司之外，还有很多优秀的公司参与了这场人工智能革命，比如腾讯、百度华为，科大讯飞等。虽然中国的AI行业发展比较晚，相对技术方面还不完善，但是相信中国的AI技术，早晚有一天也会发扬光大。加油！



虽然没有证据表明 AI 已经觉醒，但这些科技公司发布的 AI 产品足以让我们惊叹，比如特斯拉的 FSD、谷歌翻译、Siri、GitHub Copilot 等。这些产品直接或间接地改变了我们的生活方式，学习和工作。我们早就习惯了人工智能产品，所以有一天人工智能会有自我意识，我们不必害怕。我相信人类会解决机器觉醒的问题。
那么未来，人工智能真正的觉醒了，人类又该何去何从？？

浦记

呵呵。。。