英媒稱，某些類型的技術似乎是專為快速追隨者設計的。這些競爭者也許並不置身於一個新創意的前沿，但他們能夠做出足夠快的反應，為自己開闢一大塊新市場。機器學習的興起看起來像是這樣一類創新：中國已完成自我定位，要在人工智能（AI）革命的這個標誌性技術領域成為頭號快速追隨者。
更多AI系統工具被公開
據英國《金融時報》網站6月2日報道，僅僅兩三年前，這仍然是貌似最狹窄的領域。其最先進形式——被稱為深度學習——源於三所北美大學的研究工作。那些突破背後的人們，後來跳槽到谷歌和臉書這樣的地方。初創企業，如倫敦的DeepMind（現在是谷歌的一部分）和舊金山的OpenAI，則成為某些最先進研究的中心。
但是，如今機器學習的基本方法——用海量數據進行訓練後變得更聰明的算法——已經被很好地理解。事實證明，這是一種通用技術，可以應用於幾乎任何問題。
得益於開源軟件，構建先進AI系統所需的很多工具可以公開獲得。例如，去年，兩名在深度學習領域並不具備先有知識的工程師贏得了一場公開競賽，他們設計出一種診斷心臟疾病的算法。他們的祕訣是求助於GitHub，這個開源代碼的在線素材庫已成為開發者的工具箱，讓他們得以擴展自己的個人素材庫。
谷歌的Tensor Flow——以及其他科技公司開發的類似的機器學習框架——也都已經免費提供，使這些原本為了幫助這家搜索公司的工程師應用該技術而開發的工具對所有人開放。
大量AI研究的開放性，是讓快速追隨者的日子更加好過的另一個因素。DeepMind在一年前發表的一篇關於阿爾法Go的研究論文，據悉在中國引發了一大堆模仿活動。在中國，阿里巴巴、騰訊和百度（BAT）正在領導一場追趕的商業競賽。
安徽省合肥市一家機器人主題餐廳開門迎客，機器人服務員為小朋友送去蒸雞蛋。（新華社）
BAT在AI領域各領風騷
說起中國BAT在AI領域的發展，其實各有側重。
據參考消息網-出海記記者瞭解，百度創始人李彥宏曾在公開場合反覆強調，互聯網即將迎來發展的下一幕，而推動其發展的核心動力，不是大數據，也不是雲計算，而是人工智能。對於百度來說，人工智能正是其向上突破的關鍵機會。
從2013年1月李彥宏提出設立深度學習研究院、4月設立硅谷人工智能實驗室以來，人工智能就漸漸成為百度的戰略發展方向。2013年到2017年，百度一方面加大基礎技術研發，另一方面則加快產品商業化落地。
眾所周知，百度研究院已有三大實驗室，分別是北美硅谷人工智能實驗室、北京深度學習實驗室和北京大數據實驗室，而2017年1月成立的AR實驗室，則是百度的第四大實驗室。目前，百度公司在人工智能領域公開的中國專利申請超過2000項、國外專利申請數百項，技術內容涉及語音識別、圖像識別、自然語言理解、用戶畫像、自動駕駛、深度學習、雲計算等，上述技術將為百度搶佔技術制高點。6月1日，百度宣佈與德國頂級汽車供應商博世集團及大陸集團公司共同開發自主駕駛技術和智能移動服務，加速推進了其智能產品的商業化。
5月31日，百度董事會副主席、集團總裁兼首席運營官陸奇（右）和大陸集團執行董事會成員、底盤與安全事業部總裁弗蘭克·喬丹（左）出席現場，並代表雙方公司簽訂協議。（企業供圖）
在AI領域，騰訊也不甘落後。今年3月19日，騰訊AI Lab研發的圍棋人工智能“絕藝”首次參賽就在第10屆UEC杯計算機圍棋大賽中奪得世界圍棋AI冠軍。3月26日，它又戰勝了日本新銳棋手一力遼七段，獲得日本電聖戰冠軍。5月2日，騰訊在美國西雅圖成立AI Lab，並任命微軟前首席研究員語音識別與深度學習領域專家俞棟博士為AI Lab副主任負責該實驗室的運營及管理，該公司如今對人工智能研究的發展起著重要的作用。5月27日，由機器之心主辦、為期兩天的全球機器智能峰會（GMIS 2017）上，騰訊入選全球100家最值得關注的人工智能公司“A100榜單”，其他獲獎公司包括英特爾、亞馬遜、英偉達、微軟和百度等。
絕藝代表（左）正在與一力遼（右）對局。（企業供圖）
作為全球最大的電商平臺，在阿里的戰略體系之中，雲計算一直都是電商、物聯網的核心驅動力。依託阿里雲和電商大數據，近年來，阿里巴巴開始發力人工智能領域。
阿里雲相關人士向參考消息網-出海記記者介紹，從2015年開始，阿里雲發佈的首個可視化人工智能平臺DTPAI，集成了阿里核心算法庫，包括特徵工程、大規模機器學習、深度學習等。在此基礎上，阿里推出的人工智能ET，目前已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。ET的優勢在於對全局的洞察和實時決策上，在複雜的局面下快速做出最優決定。
如果說這些都還只是基於阿里電商領域提升服務體系的小試牛刀的話，那麼今年3月29日在雲棲大會·深圳峰會上正式登場亮相的ET醫療大腦、ET工業大腦，可以說是阿里對人工智能佈局的一次加速。目前，阿里ET開始在城市治理、交通調度、工業製造、健康醫療、司法等領域成為人類的助手。基於阿里雲飛天操作系統強大的計算能力，ET的感知和思考能力正在多個領域不斷進化。
阿里雲資料圖片。（企業供圖）
美國的努力相形見絀？
《金融時報》認為，這種模仿上的輕而易舉引起了美國國家安全捍衛者的特別擔心。如果說機器人系統代表著戰爭的未來，而AI提供大腦，那麼代碼和關鍵研究突破的自由流動似乎表明，很難保持國家優勢。
報道稱，在應用機器學習方面，中國還在忙於培養一支大規模的新員工隊伍。谷歌也許在讓其工程師接受一定程度的機器學習培訓，同時地處硅谷的斯坦福等大學看到了機器學習相關課程的需求有所增加。
但是，AI專家、曾經執掌微軟和谷歌在華業務的李開復表示，相比關注這項關鍵技術的中國有望很快培養出來的數百萬機器學習專家，美國的這些努力相形見絀。
正如李開復所說：“美國在技術方面擁有無可爭議、無法複製、無法效仿的領導地位的日子已經過去了，至少在計算機科學領域是這樣。”
中國在機器學習方面處於有利地位還有其他一些原因。該技術的應用有賴於龐大數據集的可獲得性——的確，該領域的許多人認為，終極的競爭優勢將不在於擁有最佳算法，而在於能夠獲得最佳數據以訓練AI系統。
如果是這樣，那麼中國龐大的市場，加上一群從事廣泛數字活動的互聯網領軍者，應該會提供大量的原材料來推動智能系統的興起。
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