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不要小看日本的AI公司 深度學(xué)習(xí)方面頗具真材實(shí)料
時(shí)間:2018-05-17 23:45   來源:獵云網(wǎng)   責(zé)任編輯:毛青青
    原標(biāo)題:不要小看日本的AI公司 深度學(xué)習(xí)方面頗具真材實(shí)料

    PaintsChainer這家日本AI公司在漫畫線稿上色AI領(lǐng)域知名,經(jīng)?诔隹裱,卻也被忽視,但又不容小覷。作為一家實(shí)力不俗的AI公司,Preferred Networks也成了全日本最值錢的創(chuàng)業(yè)公司。量子位系統(tǒng)分析了這家公司。文章轉(zhuǎn)自:量子位(ID:QbitAI),作者:唐旭 夏乙。
 
  “超越Google。”
 
  有家日本AI創(chuàng)業(yè)公司,把這個(gè)當(dāng)成奮斗目標(biāo)掛在嘴邊。而且還放言說,如果他們?nèi)偾斑M(jìn),肯定能干成世界第一。
 
  別說,他們還真搞出一個(gè)公認(rèn)的第一。
 
  在漫畫線稿上色AI這個(gè)領(lǐng)域,PaintsChainer的大名如雷貫耳,技術(shù)幾乎可以算是標(biāo)桿。你只需上傳一張黑白線稿,點(diǎn)一個(gè)按鈕,背后的AI自動(dòng)為你生成一張彩色漫畫。

  但不要小看它。    這家公司并非情懷大于實(shí)力。    推進(jìn)霓虹國漫畫技藝的發(fā)展只能算是個(gè)副業(yè)。要知道Preferred Networks被稱為日本    創(chuàng)業(yè)精神的公司。在人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這家公司頗具真材實(shí)料。    全球最早的動(dòng)態(tài)圖框架Chainer,就是出自這家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其實(shí)也借鑒了Chainer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的理念。    另外一個(gè)例子來自去年11月。伯克利等大學(xué)的學(xué)者,只用32分鐘就完成了Resnet50模型的訓(xùn)練,超過Facebook團(tuán)隊(duì)此前60分鐘的記錄。不過一周后,Preferred Networks把這個(gè)時(shí)間縮短到15分鐘。

    PaintsChainer,就是出自這家“狂妄”的日本創(chuàng)業(yè)公司,也是這家公司 為大眾所知的產(chǎn)品。即便如此,國內(nèi)知道這家公司的人可能真是寥寥無幾。

    這家經(jīng)?诔隹裱,卻也被忽視的日本公司,就是Preferred Networks。

  但不要小看它。    這家公司并非情懷大于實(shí)力。    推進(jìn)霓虹國漫畫技藝的發(fā)展只能算是個(gè)副業(yè)。要知道Preferred Networks被稱為日本    創(chuàng)業(yè)精神的公司。在人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這家公司頗具真材實(shí)料。    全球最早的動(dòng)態(tài)圖框架Chainer,就是出自這家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其實(shí)也借鑒了Chainer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的理念。    另外一個(gè)例子來自去年11月。伯克利等大學(xué)的學(xué)者,只用32分鐘就完成了Resnet50模型的訓(xùn)練,超過Facebook團(tuán)隊(duì)此前60分鐘的記錄。不過一周后,Preferred Networks把這個(gè)時(shí)間縮短到15分鐘。

  但不要小看它。
 
  這家公司并非情懷大于實(shí)力。
 
  推進(jìn)霓虹國漫畫技藝的發(fā)展只能算是個(gè)副業(yè)。要知道Preferred Networks被稱為日本 創(chuàng)業(yè)精神的公司。在人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這家公司頗具真材實(shí)料。
 
  全球最早的動(dòng)態(tài)圖框架Chainer,就是出自這家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其實(shí)也借鑒了Chainer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的理念。
 
  另外一個(gè)例子來自去年11月。伯克利等大學(xué)的學(xué)者,只用32分鐘就完成了Resnet50模型的訓(xùn)練,超過Facebook團(tuán)隊(duì)此前60分鐘的記錄。不過一周后,Preferred Networks把這個(gè)時(shí)間縮短到15分鐘。

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    作為一家實(shí)力不俗的AI公司,Preferred Networks也成了全日本最值錢的創(chuàng)業(yè)公司。

    AI獨(dú)角獸

  △ 岡野原大輔(左) & 西川徹(右) | 圖源:Bloomberg    Preferred Networks的兩位創(chuàng)始人岡野原大輔(Daisuke Okanohara)和西川徹(Toru Nishikawa)最早就在東京大學(xué)相遇。本世紀(jì)初,他們都是計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生。    作為一名工程師,岡野原大輔的工作主要是關(guān)于情境感知文本分類的研究,這也讓他在2004年贏得了日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省辦頒發(fā)的“超級(jí)創(chuàng)造者”獎(jiǎng)項(xiàng)。目前,他領(lǐng)導(dǎo)著Preferred Networks的研究工作。    西川徹則是公司的董事長,負(fù)責(zé)公關(guān)。他說,自己從小學(xué)開始,就對(duì)電腦很有興趣。在八年級(jí)前,不論到哪,他都會(huì)帶著一塊汽車電池大小的初級(jí)筆記本電腦。他告訴老師這是為了記筆記,但他實(shí)際上是拿它去編程。    Preferred Networks位于東京的總部更像是一家保險(xiǎn)公司,一棟老舊的辦公樓里,堆砌著看上去單調(diào)乏味的會(huì)議室。一些用于試驗(yàn)的工業(yè)機(jī)器人與大約140名工程師就共同居住在這片空間。這家公司同時(shí)有著全日本最快的超級(jí)電腦之一,盡管它被藏在什么地方是個(gè)秘密。    “人們總是想為我們?cè)O(shè)計(jì)更漂亮的辦公室! 西川徹笑著說,“要是有這筆錢,我還不如買電腦呢!    自己干的主意是岡野原和西川在一家生物科技創(chuàng)業(yè)公司兼職,為基因組測(cè)序開發(fā)軟件時(shí)產(chǎn)生的。他們第一次創(chuàng)業(yè)時(shí),雇傭了一票大學(xué)時(shí)的朋友,開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),能夠以比市面上任何應(yīng)用都更快的速度來分析文本。    接著,2012年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的出現(xiàn)一系列突破之后,岡野原和西川在2014年決定開發(fā)更聰明的工業(yè)機(jī)器人。這是一個(gè)明智的決定,因?yàn)樵谥圃鞓I(yè)領(lǐng)域,日本仍能制造出      的設(shè)備,而谷歌和Facebook這樣的AI大戶還未能進(jìn)軍。    彭博社報(bào)道稱,這家日本的AI獨(dú)角獸,目前估值已經(jīng)超過20億美元。    Preferred Networks最大的支持方來自車廠。豐田豪擲超過1.1億美金,希望他們開發(fā)的算法能幫助它們?cè)跓o人車領(lǐng)域和Waymo一較高下。    你說一個(gè)做漫畫上色的創(chuàng)業(yè)公司,怎么就被人選上造車去了?    除了估值,Preferred Networks與大部分創(chuàng)業(yè)公司的不同之處,還在于他們選擇深入的領(lǐng)域——制造業(yè)。豐田之外, Preferred Networks還與日本公司、世界上最大的工業(yè)機(jī)器人制造商發(fā)那科達(dá)成了合作,這讓他們有了進(jìn)入那些世界頂尖工廠的機(jī)會(huì)。

  △ 岡野原大輔(左) & 西川徹(右) | 圖源:Bloomberg
 
  Preferred Networks的兩位創(chuàng)始人岡野原大輔(Daisuke Okanohara)和西川徹(Toru Nishikawa)最早就在東京大學(xué)相遇。本世紀(jì)初,他們都是計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生。
 
  作為一名工程師,岡野原大輔的工作主要是關(guān)于情境感知文本分類的研究,這也讓他在2004年贏得了日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省辦頒發(fā)的“超級(jí)創(chuàng)造者”獎(jiǎng)項(xiàng)。目前,他領(lǐng)導(dǎo)著Preferred Networks的研究工作。
 
  西川徹則是公司的董事長,負(fù)責(zé)公關(guān)。他說,自己從小學(xué)開始,就對(duì)電腦很有興趣。在八年級(jí)前,不論到哪,他都會(huì)帶著一塊汽車電池大小的初級(jí)筆記本電腦。他告訴老師這是為了記筆記,但他實(shí)際上是拿它去編程。
 
  Preferred Networks位于東京的總部更像是一家保險(xiǎn)公司,一棟老舊的辦公樓里,堆砌著看上去單調(diào)乏味的會(huì)議室。一些用于試驗(yàn)的工業(yè)機(jī)器人與大約140名工程師就共同居住在這片空間。這家公司同時(shí)有著全日本最快的超級(jí)電腦之一,盡管它被藏在什么地方是個(gè)秘密。
 
  “人們總是想為我們?cè)O(shè)計(jì)更漂亮的辦公室。” 西川徹笑著說,“要是有這筆錢,我還不如買電腦呢。”
 
  自己干的主意是岡野原和西川在一家生物科技創(chuàng)業(yè)公司兼職,為基因組測(cè)序開發(fā)軟件時(shí)產(chǎn)生的。他們第一次創(chuàng)業(yè)時(shí),雇傭了一票大學(xué)時(shí)的朋友,開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),能夠以比市面上任何應(yīng)用都更快的速度來分析文本。
 
  接著,2012年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的出現(xiàn)一系列突破之后,岡野原和西川在2014年決定開發(fā)更聰明的工業(yè)機(jī)器人。這是一個(gè)明智的決定,因?yàn)樵谥圃鞓I(yè)領(lǐng)域,日本仍能制造出 的設(shè)備,而谷歌和Facebook這樣的AI大戶還未能進(jìn)軍。
 
  彭博社報(bào)道稱,這家日本的AI獨(dú)角獸,目前估值已經(jīng)超過20億美元。
 
  Preferred Networks最大的支持方來自車廠。豐田豪擲超過1.1億美金,希望他們開發(fā)的算法能幫助它們?cè)跓o人車領(lǐng)域和Waymo一較高下。
 
  你說一個(gè)做漫畫上色的創(chuàng)業(yè)公司,怎么就被人選上造車去了?
 
  除了估值,Preferred Networks與大部分創(chuàng)業(yè)公司的不同之處,還在于他們選擇深入的領(lǐng)域——制造業(yè)。豐田之外, Preferred Networks還與日本公司、世界上最大的工業(yè)機(jī)器人制造商發(fā)那科達(dá)成了合作,這讓他們有了進(jìn)入那些世界頂尖工廠的機(jī)會(huì)。

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  日本機(jī)會(huì)
 
  “深度學(xué)習(xí)在制造業(yè)有著非常好的前景。”東京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、日本深度學(xué)習(xí)協(xié)會(huì)主席松尾豐(Yutaka Matsuo)說:“這是一個(gè)日本公司有機(jī)會(huì)獲勝的領(lǐng)域。”
 
  發(fā)那科公司主席稻葉善治(Yoshiharu Inaba)是最早一批認(rèn)可這樣觀點(diǎn)的人之一。
 
  在工業(yè)領(lǐng)域,發(fā)那科大名鼎鼎。發(fā)那科是日本最有錢的機(jī)器人公司之一,根據(jù)2016年的一份統(tǒng)計(jì),發(fā)那科一家的凈利潤,超過中國40家機(jī)器人上市公司的凈利潤總和。
 
  今年初日經(jīng)中文網(wǎng)報(bào)告稱,發(fā)那科“從中國的自動(dòng)化投資中獲得較大益處,中國的洽購尤其眾多”,助推了這家日企“擺脫對(duì)美國蘋果的依賴”。
 
  稻葉是一位出了名保守謹(jǐn)慎的商人,也是一位非常出色的工程師,自己就曾經(jīng)為汽車制造開發(fā)過非常重要的工具。
 
  2015年早些時(shí)候,他同意與Preferred Networks的兩位創(chuàng)始人見面,談了一個(gè)小時(shí),岡野原和西川就成功說服他投資900萬美金,以及獲取一部分他最重要商業(yè)機(jī)密的授權(quán)——也就是在稻葉自己工廠線上數(shù)千臺(tái)機(jī)器人生成的巨大數(shù)據(jù)流。
 
  四個(gè)月后,豐田緊跟著發(fā)那科的步伐投資了1000萬美金,去年8月他們又補(bǔ)上了一個(gè)億。此外,制造業(yè)傳統(tǒng)豪強(qiáng)日立、銀行巨頭瑞穗金融以及三井貿(mào)易公司都在12月成為了Preferred Networks的投資人。

  在2016年拉斯維加斯的CES展會(huì)上,Preferred Networks用玩具汽車對(duì)自家的技術(shù)做過一次簡(jiǎn)單的展示。他們用幾臺(tái)微縮的豐田普銳斯穿過場(chǎng)上的障礙物。一開始,玩具車撞來撞去,舉步維艱,但經(jīng)過兩個(gè)小時(shí)的持續(xù)試錯(cuò)之后,它們就能暢通無阻地在障礙物中穿梭了。    沒有人類程序員為它們編寫過任何指令,相反,它們需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來形成自己的規(guī)則,同時(shí),通過一個(gè)共享的網(wǎng)絡(luò)可以加快整個(gè)進(jìn)程。    幾個(gè)月后在日本的一次展會(huì)上,他們又展示了自己的技術(shù)怎樣讓工廠內(nèi)的機(jī)器人更接近    的人類技工。給一個(gè)發(fā)那科機(jī)器人編程,讓它能順利在一團(tuán)亂麻之中抓出指定的物品,可能要花費(fèi)一個(gè)人類工程師幾天時(shí)間。    而Preferred Networks的展示中 ,八臺(tái)以團(tuán)隊(duì)形式進(jìn)行工作的機(jī)器人能在一小時(shí)之內(nèi)掌握這項(xiàng)技能——如果數(shù)千臺(tái),甚至數(shù)百外臺(tái)機(jī)器人被聯(lián)結(jié)在一起,學(xué)習(xí)速度將會(huì)呈指數(shù)級(jí)提升。    “訓(xùn)練一個(gè)出色的技工要花費(fèi)十年,而且,他到時(shí)所擁有的知識(shí)也不能被下載到另一個(gè)人身上! 稻葉解釋道,“但要是你有了一位機(jī)器人專家,你就能讓那些知識(shí)無限地膨脹!    岡野原和西川透露,今年,他們計(jì)劃推出自那款動(dòng)漫上色工具 PaintsChainer以來的第一款獨(dú)立產(chǎn)品,而具體細(xì)節(jié)仍是秘密。    “在這個(gè)行業(yè)里,如果你不做出點(diǎn)什么看上去就十分瘋狂的東西來,你就永遠(yuǎn)沒法做那些真正有趣的事情! 岡野原說。    人才困境    有人工智能技術(shù),也有制造業(yè)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì),也有資金支持,但Preferred Networks仍然有現(xiàn)實(shí)的困境需要解決。    例如人才。    在日本,創(chuàng)業(yè)并不是一股熱潮。畢業(yè)生們的    ,都是加入一家大型企業(yè),而不是選擇初創(chuàng)企業(yè)。而Preferred Networks想要實(shí)現(xiàn)瘋狂的念頭,需要更多有創(chuàng)造力的年輕人。    “為了與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的巨頭們展開競(jìng)爭(zhēng),我們需要一支強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì),”西川說,“對(duì)我們來說最大的威脅,就是失去人才!

  在2016年拉斯維加斯的CES展會(huì)上,Preferred Networks用玩具汽車對(duì)自家的技術(shù)做過一次簡(jiǎn)單的展示。他們用幾臺(tái)微縮的豐田普銳斯穿過場(chǎng)上的障礙物。一開始,玩具車撞來撞去,舉步維艱,但經(jīng)過兩個(gè)小時(shí)的持續(xù)試錯(cuò)之后,它們就能暢通無阻地在障礙物中穿梭了。
 
  沒有人類程序員為它們編寫過任何指令,相反,它們需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來形成自己的規(guī)則,同時(shí),通過一個(gè)共享的網(wǎng)絡(luò)可以加快整個(gè)進(jìn)程。
 
  幾個(gè)月后在日本的一次展會(huì)上,他們又展示了自己的技術(shù)怎樣讓工廠內(nèi)的機(jī)器人更接近 的人類技工。給一個(gè)發(fā)那科機(jī)器人編程,讓它能順利在一團(tuán)亂麻之中抓出指定的物品,可能要花費(fèi)一個(gè)人類工程師幾天時(shí)間。
 
  而Preferred Networks的展示中 ,八臺(tái)以團(tuán)隊(duì)形式進(jìn)行工作的機(jī)器人能在一小時(shí)之內(nèi)掌握這項(xiàng)技能——如果數(shù)千臺(tái),甚至數(shù)百外臺(tái)機(jī)器人被聯(lián)結(jié)在一起,學(xué)習(xí)速度將會(huì)呈指數(shù)級(jí)提升。
 
  “訓(xùn)練一個(gè)出色的技工要花費(fèi)十年,而且,他到時(shí)所擁有的知識(shí)也不能被下載到另一個(gè)人身上。” 稻葉解釋道,“但要是你有了一位機(jī)器人專家,你就能讓那些知識(shí)無限地膨脹。”
 
  岡野原和西川透露,今年,他們計(jì)劃推出自那款動(dòng)漫上色工具 PaintsChainer以來的第一款獨(dú)立產(chǎn)品,而具體細(xì)節(jié)仍是秘密。
 
  “在這個(gè)行業(yè)里,如果你不做出點(diǎn)什么看上去就十分瘋狂的東西來,你就永遠(yuǎn)沒法做那些真正有趣的事情。” 岡野原說。
 
  人才困境
 
  有人工智能技術(shù),也有制造業(yè)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì),也有資金支持,但Preferred Networks仍然有現(xiàn)實(shí)的困境需要解決。
 
  例如人才。
 
  在日本,創(chuàng)業(yè)并不是一股熱潮。畢業(yè)生們的 ,都是加入一家大型企業(yè),而不是選擇初創(chuàng)企業(yè)。而Preferred Networks想要實(shí)現(xiàn)瘋狂的念頭,需要更多有創(chuàng)造力的年輕人。
 
  “為了與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的巨頭們展開競(jìng)爭(zhēng),我們需要一支強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì),”西川說,“對(duì)我們來說最大的威脅,就是失去人才。”

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