最近,国外几家久负盛名的科技巨头展示了他们的AI雄心。
例如苹果举办WWDC 23,微软召开Build 23,就连谷歌也在2月份举办了搜索业务大会。
这些巨头们的动作,无疑彰显了生成式人工智能(AIGC)的崛起,也带动了一批此前对人工智能不感兴趣的团队、机构。
现在这些大型科技公司全力押注人工智能,值得注意的几个标志是:Google AI、Microsoft Copilot、Apple 机器学习以及OpenAI追求通用人工智能。
苹果的机器学习
苹果公司似乎对人工智能这个词“不感冒”。
在今年的WWDC 上,只字未提“人工智能”,以及“ChatGPT”等当前科技界内的一些更为流行的词汇。苹果所做的,只是简单地提及了 7 次“机器学习(ML)”。
即使是在介绍他们准备了 7 年的 AR 眼镜 Vision Pro 时,也只是表述为
“使用了先进的编码-解码神经网络”。
实际上,苹果对人工智能的理解可能更加准确。他们在机器学习研究方面投入了大量资金,组建了一支由优秀的研究人员和工程师组成的团队。他们将机器学习应用于各种项目,包括Siri、照片、健康和CarPlay,提升了用户体验。
今年,苹果也更新了基于机器学习的新功能,如Live Text、Visual Look Up和Safety Check,这些功能都运行在iOS 16系统上。显然,苹果对人工智能(机器学习)的重点:是改变用户交互方式。
唯一有点的遗憾的事情,可能就是苹果在数据方面不甚有竞争力,毕竟,库克不止一次说过:我们是对用户数据不感兴趣的公司。的
换句话说,虽然苹果的移动设备令人着迷,但它们可能难以与谷歌、Meta这些布局云计算的公司竞争。
GoogleAI
最出名的当属谷歌Brain技术,在人才培养方面也有“人工智能留才计划(Google AI Residency Program)”。
谷歌在人工智能算法和系统方面有突破性的进展,推动了谷歌搜索、谷歌翻译和谷歌照片等基于人工智能的产品和服务的创建。
谷歌I/O活动中重点强调了Bard,一个与OpenAI的ChatGPT竞争的聊天机器人。
面对谷歌的做法,一些行业人士认为:谷歌调整人工智能运营,优先考虑快速推出产品的做法是“应对性“的,与其过去以创新为导向的做法有所偏离。
谷歌的母公司Alphabet多年来一直在投资人工智能,并于2014年收购了DeepMind。最近,Alphabet将其谷歌研究团队与DeepMind合并,整合人工智能工作。然而,一些专家认为,这种整合应该早些进行,因为谷歌在其领先的人工智能产品上没有充分利用其优势,导致在2025年落后于微软。
Meta和自监督学习
Meta从2017年的时候,就非常看好自监督学习。这几年,他们也给业界提供了非常多的自监督学习算法、框架。
例如,在在图像分类和目标检测等任务中取得了SOTA结果的SimCLR、Sw*和DINO。
Meta在2025年建立了Megatron,一个用于自监督学习算法训练的计算集群。在2025年,他们发表了Data2vec论文,介绍了一个跨语音、视觉和文本模态的SSL算法。
正如Meta的Yann LeCunn多次强调的,他不相信RLHF。
“我认为RLHF是没有希望的,因为错误答案的空间非常大,而棘手问题一般都是长尾分布,RLHF无法解决。任何不经历世界并自己学习的系统都将受制于它所学习的数据。”
微软和Copilot
Seede AI
AI 驱动的设计工具
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微软近年来大力投资人工智能,其Copilot项目是这种投资最具雄心的例证之一。它是一个功能强大的语言模型,能够生成文本、翻译语言,并辅助完成各种创意任务。
Copilot的目标是通过提升效率、激发创造力和增强包容性,改变人们的工作和创造方式。微软计划为微软365的用户免费提供Copilot服务,并作为一个独立的产品。这个工具有可能引领人工智能对世界的影响,带来诸如提高生产力、改善质量和拓展创造力等好处。
微软还将Copilot的应用扩展到了CRM和ERP领域,推出了Dynamics 365 Copilot,并且GitHub也发布了Github Copilot for Business,这是一个面向公众的人工智能编程助手。
OpenAGI
OpenAI的首席执行官Sam Altman和其他创始人在多个平台上谈论了人工通用智能(AGI),对其可能带来的利益和风险既感兴趣又担忧。Altman在接受Lex Fridman的采访时说,他认为AGI“大概还有10到20年就能出现”,并且有望对人类产生“正面的影响”,同时强调了保证其负责任使用的重要性。
Altman也承认AGI存在一些风险,比如被滥用或导致大量失业。Altman强调了及时考虑AGI的利弊的必要性。他致力于制定安全指南,并建立一个专家社区,以促进AGI的负责任使用。Altman的访问反映了全球对AGI日益增长的关注。在AGI变得越来越现实之际,思考其可能带来的利益和风险是非常重要的。在Altman的领导下,OpenAI专注于安全和道德的AGI开发。
在一篇博客文章中,Altman和其他创始人描述了他们对AGI的期待,认为它可以“解决世界上一些最迫切的问题”,如气候变化、贫困和疾病,同时也能激发人类的创造力和智慧。
然而,他们也意识到了AGI的潜在风险,包括被用于制造自主武器或通过替代人类工作而引发大规模失业。
亚马逊和云服务
亚马逊在人工智能研究方面投入了大量资金,其云服务是人工智能开发和部署的重要平台。
他们还致力于为人工智能开发者提供工具和资源。例如基于云的平台SageMaker使得构建、训练和部署ML模型变得更加容易,这些模型可以用于各种应用,如欺诈检测、客户流失预测和产品推荐。
最近发布的Falcon 40B,是一个大型的语言模型,它是在亚马逊网络服务(AWS)上开发的。Falcon 40B是一个多功能且稳健的工具,可以用于翻译、问答、摘要和图像识别,并且可以通过AWS上的Amazon SageMaker JumpStart访问。
参考来源:https://www.php.cn/link/3e1804747c4cf0e9f098b445b1fff36c
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