作爲下一個科技前沿的AI，已經成爲巨頭爭霸的主戰場。日前國外知名科技媒體Medium發佈專欄長文，剖析了這場爭霸賽的複雜現狀，以及巨頭們各自的優勢與立足點，並對未來做出了合理預測。我們爲您做如下編譯。
人工智能與人類之間的較量成爲了好萊塢大片的主旋律情節，佔據了雜誌和報紙的封面，引起了人們的高度關注。 預言家們警告說，人工智能會消除工作，破壞法律，並引起戰爭。 但是這樣的預測是在遙遠的未來。今天的比賽不是人與機器之間的比賽，而是存在世界科技巨頭之間，這些巨頭正狂熱地投資，意圖在人工智能領域取得領先優勢。
機器學習是與這些公司最相關的AI的分支。計算機篩選數據以識別模式並進行預測，無需被明確編程。該技術現在用於科技行業的各種應用，包括在線廣告定位，產品推薦，增強現實和自駕車。 Uber領導人工智能研究的Zoubin Ghahramani認爲，人工智能將像電腦的崛起一樣具有變革性。
瞭解AI的潛在影響的一個方法是看數據庫行業。從二十世紀八十年代開始，數據庫使得存儲信息、挖掘見解和處理庫存管理等認知任務變得簡單。數據庫支持了第一代軟件;風險投資公司安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz）的Frank Chen說，人工智能將使下一代軟件更具預測性和反應能力。 Google的Gmail等應用程序，可掃描電子郵件的內容，並在移動設備上提供快速的一鍵式回覆，就是展示未來可能性的一個早期例子。
和過去個人電腦和手機電話等新技術浪潮一樣，人工智能可以幫助科技巨頭檢修現有業務，並創造新的企業，以此重塑他們商業模式。但它也帶來一種威脅。Jeff Wilke是亞馬遜「全球消費者」的首席執行官，同時也是貝索斯的助手，他說：「如果你是一家科技公司，而你不把人工智能作爲一項核心競爭力，那麼你就要準備好迎接外部的創新衝擊。」
在激烈的競爭、高額的希望和炒作的推動下，人工智能熱潮感覺上就像是第一次加州淘金熱。儘管百度阿里巴巴等中國企業也在投資人工智能，並將其部署在國內市場，但最明顯的勘探者仍然是西方科技公司。Alphabet被廣泛認爲處於領先地位。該公司多年來一直從人工智能中獲得可觀利潤，並擁有許多最爲知名的研究人員。但現在還是比賽初期，比賽還遠未結束。在接下來的幾年中，大型科技公司將在三個方面爭鋒相對。他們將繼續爭奪人才，幫助培養企業「大腦」；他們將嘗試比對手更有效地將機器學習應用於現有業務；他們會嘗試在人工智能的幫助下創造新的利潤中心。
白癡天才
最瘋狂的衝動是爲了人才，這比數據和計算能力要稀缺得多。人工智能「建造者」的需求激增，遠遠超過了研究這些技術的頂尖學生的數量。
微軟公司的Gurdeep Singh Pall表示，今天的AI系統就像「白癡」。「它們非常擅長自己所從事的行業，但是如果沒有正確地使用，就是一場災難。」僱用合適的人員對於公司的生存至關重要（一些初創公司因缺乏正確的人工智能技術而失敗），這掀起了一個企業學術部門掠奪大學教授和未畢業學生的狂潮。
招聘會現在類似瘋狂的「沃爾瑪的感恩節黑色星期五」，卡內基梅隆大學（CMU）計算機科學學院院長安德魯·摩爾（Andrew Moore）這樣說。該機構是AI研究先驅機構（因其機器人部門在2015年被Uber瘋狂掠奪而聞名）。學術會議將成爲搶購人才的好地方，比如本週在加利福尼亞州長灘的「神經信息處理系統」會議。最好的招聘人員是學術界的AI名人：像Facebook的Yann LeCun和Google的Geoffrey Hinton這樣的人，他們之前都是大學的教授，現在還保持着與大學的聯繫。他們可以吸引別人和他們一起工作。如果鉅額薪酬還不夠的話，私人數據也可以作爲一大籌碼。
全球人工智能領域合併與收購交易數量
如果這些都行不通，企業就會購買整個創業公司。在2014年，科技行業首次注意到了這一趨勢，當時谷歌（Google）花了大約5億美元購買了DeepMind——一家沒有收入或可銷售產品的初創企業，只有一羣「深度學習」的研究人員。在這筆收購之後，這個團隊設計了一個在圍棋上擊敗擊敗世界冠軍的項目，AlphaGo。其他公司也紛紛斥資購買虧損創業公司，這些創業公司通常不會根據未來的利潤甚至銷售額來估值，而是會爲每位員工收取高達500萬至1000萬美元的價格。
關閉的門後
公司對如何處理員工有不同的理念。 像微軟和IBM這樣的一些公司，在人工智能研究方面投入巨資，發表了大量論文，但並不要求研究人員將他們的發現用於盈利活動。 另一種譬如蘋果和亞馬遜，沒有太多的研究計劃，他們期望所有的工作都能投入到產品中，並對自己的工作守口如瓶。 Google和Facebook則處於兩者之間，不要求自己的研究人員只在賺錢的業務上才花費力氣。
企業附屬機構人工智能相關研究
激烈的人才爭奪戰可能迫使保密的公司變得更加開放。「如果你告訴他們，跟我們一起工作，但你不能告訴任何人你在做什麼，那麼他們就不會來，因爲你扼殺了他們的職業生涯。」負責Facebook的AI研究實驗室的LeCun先生解釋說。在保密與吸引力之間的這種折衷也適用於中國巨頭，他們正在試圖建立西方前哨基地，並聘請美國研究人員。百度於2013年和今年，在硅谷開設了兩個以人工智能爲重點的研究實驗室。西方人工智能研究人員對它們的評價很高，但是更喜歡爲美國巨頭工作，部分原因是後者相對透明。
如果企業能吸引合適的AI人才，他們的勞動力指數就會呈指數倍增長。安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz）的本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）說，人工智能「就像擁有一百萬名實習生由一個人支配」一樣。這種計算能力接着被整合到企業現有的業務中。
人工智能的優勢在企業對用戶需求的預測中最爲明顯。例如，自動化的推薦和建議約佔Netflix上用戶觀看視頻的四分之三，超過人們在亞馬遜購買的三分之一以上。擁有流行APP Instagram的Facebook使用機器學習來識別帖子、照片和視頻的內容，向用戶展示相關內容，並過濾垃圾郵件。之前它按照時間順序排列帖子，但通過根據相關性提供帖子和廣告，用戶更多參與了進來。
Facebook的應用AI團隊的負責人Joaquin Candela認爲，如果沒有機器學習，Facebook永遠不會達到目前的規模。那些沒有在搜索引擎中使用人工智能或使用得太遲的公司，像雅虎的搜索引擎以及微軟的Bing，都在掙扎當中。
亞馬遜和谷歌在將AI應用於一系列業務方面進展最爲迅速。機器學習使亞馬遜的在線和物理運營更加高效。它在倉庫有大約80,000個機器人，並使用AI對庫存進行分類，決定分配給哪些卡車。對於雜貨店訂購，它已經應用計算機視覺識別哪些草莓和其他水果足夠成熟和新鮮，可以交付給客戶，並且正在開發自動化的無人機，未來用來交付訂單。
至於谷歌，它使用人工智能來分類YouTube及其在線視頻網站上的內容，去除一些令人反感的東西，並在其應用程序Google照片中識別用戶並將其分組。人工智能也嵌入到Android也就是谷歌的操作系統中，幫助其更順暢地工作，並預測人們有興趣使用哪些應用程序。 Google Brain被認爲是在盈利前提下，通過改進算法等方法，在AI領域應用機器學習的最佳研究組織之一。至於DeepMind，這家英國公司可能從來沒有爲Alphabet創造過多的實際收入(AlphabetGo項目是公關 行爲），但是它通過提高全球數據中心的能源效率，幫助母公司節省了資金。
人工智能也在企業界得到應用。 IBM的AI平臺Watson的老闆大衛·肯尼（David Kenny）預測，將會有「兩種AI」：企業通過向消費者提供AI賦能的服務而獲利，以及爲企業提供這些AI服務的公司。在實踐中，這兩個世界因爲科技巨頭的雲計算而交匯。提供商正在競相使用AI來區分他們的產品並鎖定客戶。亞馬遜網絡服務，微軟Azure和谷歌雲這三個最大的應用程序編程接口（API）爲其他公司提供機器學習功能。例如，微軟的雲產品Azure幫助Uber建立驗證工具，要求司機在工作時自拍，以確認他們的身份。 Google Cloud提供了一個「求職API」，幫助公司匹配最佳職位的求職者。
大腦中的AI
從零售到媒體等其他行業的許多公司，都從「AI民主化」之下的雲業務大促銷中獲益。對價值2500億美元的雲計算市場來說，爲那些沒有能力或規模獨立建立先進能力的公司提供人工智能，可能是一個賺大錢的機會。但是提供商往往必須根據客戶的複雜需求定製API，這是非常耗時的。微軟憑藉向客戶銷售軟件並提供支持的歷史，在這方面似乎表現良好。負責運行Google Cloud的Diane Greene指出，AI產品變得越來越「自助」只是時間問題。
另一個競爭者是IBM，該公司爲其Watson平臺舉行了巨大的營銷活動。人工智能的研究人員往往輕視IBM，因爲IBM擁有大量的諮詢業務，並以重視實踐利潤超過數據信息而出名。批評者還指出，雖然IBM已經在Watson上投資了超過150億美元，並在2010年到2015年間花費了50億美元收購公司，但其中大部分是爲了獲取專有數據，而且並沒有自己獨特的數據。但是IBM的弱點可能不會成爲大礙。大多數企業的老闆對於擁有一個人工智能戰略感到壓力山大，他們願意慷慨解囊迅速獲得一個。
迄今爲止，科技巨頭們大都試圖通過應用AI來從現有業務中獲取利潤。在接下來的幾年裏，他們希望AI能讓他們建立新的業務。激烈競爭的一個領域是虛擬助手。智能手機非常瞭解用戶，但是以人工智能爲代表的虛擬助手則旨在讓這種關係更進一步，無論是通過手機還是智能通話系統。蘋果在2010年收購了語音助手Siri，首先開始探索這一可能。從那時起，亞馬遜，谷歌和微軟也投入巨資：結果他們的語音助手識別效果更好。三星，Facebook和百度也在競相提供相應產品。
用一個算法來統治所有
目前還不清楚獨立通話裝置是否會成爲一個巨大的市場，但可以肯定的是，人們將超越文本與互聯網互動。「所有這些公司都明白，誰扼住消費者的這個瓶頸，誰就將統治市場。」 關於AI的著作《The Master Algorithm》 的作者 Pedro Domingos表示。
在未來，增強現實（AR）設備是人工智能的另一個機會。像Snap這樣的移動應用程序——一個消息應用程序，以及PokémonGo遊戲，都是AR的早期例子。但AR可以更徹底地改變人們與互聯網的關係，使他們不再從小屏幕上，而是通過周圍的永恆的體驗來消費數字信息。 AR設備將提供便攜式AI功能，如同聲傳譯和麪部識別。
在AR競賽中，大型科技公司還沒有度過預熱階段。谷歌和蘋果已經推出了AR軟件開發工具包；他們都希望開發人員在其平臺上構建使用AR的應用程序。開發AR硬件也成爲一種潮流。谷歌很早就推出了AR眼鏡的原型，但他們失敗了。微軟開發了一款名爲HoloLens的耳機，但價格在3000-5000美元之間，這注定是一個小衆產品。其他公司包括Facebook和蘋果公司，都在計劃自己的產品。在AI領域的領先地位使他們在這些新領域也迅速成爲領導者。
自動駕駛領域最爲明顯。科技公司行駛數百萬英里以建立大型專有數據，並利用計算機視覺來訓練他們的系統，識別現實世界中的物體。潛在的利益是巨大的。個人交通是一個廣闊的市場，全球價值10萬億美元左右，無論誰攻破自動駕駛領域，都可以將自己的知識應用於其他基於人工智能的項目，如無人機和機器人。在搜索引擎領域，人們會選擇使用足夠好的服務，但自動駕駛領域不同，用戶更傾向於使用安全記錄最好的自駕車，這意味着企業如果能最好的使用人工智能來映射物理世界，並記錄在案最少的車禍事件，就將享受極大的利潤。
每家公司都以不同的方式處理這個問題。中國巨頭百度（Baidu）正在試圖建立一個自駕車操作系統，類似谷歌（Google）在移動設備上的Android系統一樣（雖然目前還不清楚計劃如何賺錢）。Alphabet也有自己的自主車型，還有Uber，電動汽車製造商特斯拉，以及一羣鮮爲人知的創業公司，以及日益成熟的汽車製造商 （據傳蘋果在汽車領域的野心已經消退）。
自動駕駛汽車只是科技公司的人工智能戰略正超越軟件虛擬世界而轉向硬件的一個例子。包括Alphabet，Apple和Microsoft在內的許多公司，正在投資建設專門的強大的「AI芯片」，可以爲他們的各種活動提供支持。它們將與那些由NVIDIA公司製造的芯片進行競爭，後者已經在各種AI領域中（如自動駕駛汽車和虛擬現實）使用的強大芯片建立起了帝國。
目前還不清楚Alphabet和Apple等公司是否會將這些芯片出售給對手公司，還是保留給自己。他們有足夠的動機利用創新來改善自己的服務，而不是把它們租借或者出售給競爭對手——如果這意味着極少數公司在強大的計算能力上發展出重大優勢，這可能會成爲一個問題。
這又引出了一個更大的問題，即人工智能是否會進一步集中在今天的科技巨頭之間。考慮到現在的科技集團擁有豐富的數據、計算能力、智能算法和人才優勢，更不用作爲投資的先行者，他們似乎很可能會獲取人工智能的大部分收益。歷史已經指出這種集中的可能性；一小部分技術公司佔據了數據庫和個人計算機領域的統治地位（Oracle和IBM在數據庫領域，微軟和蘋果在個人電腦領域），雖然只在一段時間之內。
通過計算，在人才、計算能力和數據方面，Google似乎處於領先地位。它可以買得起最聰明的人，擁有從無人機、汽車到智能軟件等各種各樣的項目，對機器學習感興趣的人很少離開那裏。其他公司必須學會認真對待人工智能，但是Google的創始人則一開始就是機器學習的忠實擁躉，並一直認爲將之視爲一種競爭優勢。
AI的精神家園
科技行業中的一些人，比如特斯拉和火箭公司SpaceX的老闆Elon Musk，擔心Alphabet和其他公司壟斷AI人才和專業知識。他和其他一些著名的硅谷老闆資助了OpenAI，這是一家非營利性的研究機構，專注於AI研究，沒有任何企業聯繫。馬斯克和其他人都擔心，當一家公司最終打破「普通人工智能」，一臺計算機可以執行任何人類任務而無需明確規劃其能力時，會發生什麼。這樣的願景可能只在幾十年之後，但這並不妨礙Google談論它。 Google Brain的老闆傑夫·迪恩（Jeff Dean）說：「我們當然想要打破「普通人工智能。」如果一個公司做到了這一點，它可以完全改變競爭格局。
同時，很多事情取決於科技公司是否開放和合作。除了發表論文之外，現在許多公司都把他們的機器學習軟件庫開源，爲競爭對手和獨立開發者提供內部工具。 Google的軟件庫TensorFlow特別受歡迎。 Facebook已經開源了兩個庫Caffe2和Pytorch。開放性具有戰略優勢。工具在被使用的同時會得到調試，並且爲公司在之後得到良好聲譽。另一個非營利性研究機構人工智能研究所的奧倫·伊佐尼（Oren Etzioni）打趣道：「要小心那些帶着禮物的怪人。」
這個領域的一位大師擔心，像TensorFlow這樣的軟件庫會吸引有才華的研究人員，但是這些軟件庫的主人可能會在以後開始收費，或者以其他方式利用這些收益來獲利。這種謹慎可能是明智的，但在淘金熱的當時，很少有人進行長期思考。現在硅谷也是一樣。大多數技術人員都被AI帶來的希望和和潛在利潤所佔據，沒有時間擔心未來。
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