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时间:2018-12-06
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1、人工智能热潮不断,机器学习成谷歌苹果业绩必争之地 现在人工智能是各大行业的技术宠儿,不少的巨头纷纷入局,创业者也是只增不减,在这股大浪潮下机器学习成为了关键点。 关于科技行业,我最喜欢的一件事就是,科技从大公司的高端产品向廉价产品发展的速度很快。在小公司之间猖獗的抄袭行为就显得不那么可怕了。就像Facebook对待Snapchat一样对待自己的孵化实验室,这就是大公司想要复制一家小公司成果的方式。但是从苹果和谷歌这样的科技巨头,到产业中下游的硬件和软件供应商,都没有太大的问题。不过苹果和谷歌却已经出现了一种迹象,那就是像苹果和谷歌开发出的技术和方法,是无法被轻易的模仿和抄袭的。
2、 比如最近在智能手机领域最经常出现的一个热门词汇就是“机器学习”技术了。就像虚拟现实、增强现实一样,机器学习已经被视作一种承诺。而机器学习也是苹果iPhoneX和谷歌Pixel2/XL的核心竞争力,也是今天和明天差异化竞争的驱动力,而落在后面的公司就会发现自己已经陷入了压力。 属于机器学习技术的优势,是无法被轻易复制、克隆或逆向编译。与苹果和谷歌在这个游戏中竞争,需要尽可能强大的计算能力和用户数据,以及更多的时间和投资。简单来说,机器学习技术将成为大公司的“圣杯”,而小企业是无法达到大公司所能达到的高度。它需要利用大量的资源和用户及基础,而且随着时间的推移,会变得越来越好,而
3、竞争对手也不得不持续进步,尽量不被大公司落得太远。 我并不说机器学习技术是万金油,但是使用OLED屏幕这样的事情,所有的厂商都会做,但机器学习是实现差异化竞争的技术。 谷歌的HDR+摄像头 让我们先来从迄今为止给我们留下最深刻印象的消费级机器学习技术开始吧,那就是谷歌Pixel2和Pixel2XL上的摄像头。它能够通过算法实现类似单反的效果让我们感到非常惊奇,尤其是在弱光环境下。谷歌的成像软件已经超越了移动拍摄设备的物理限制(即没有足够的空间容纳大型传感器和镜头),通过巧妙的算法和机器学习技术结合而实现。正像谷歌介绍的那样,公司已经把一种光学问题变成了数据问题,而现在很少有公司
4、能够像谷歌一样如此熟练的处理这些数据。 我和来自斯坦福大学的科学家MarcLevoy进行了交流,他领导了谷歌的计算摄影团队,它强调了谷歌如何通过机器学习技术辅助摄像头拍照的重要内容:随着时间的推移,效果会越来越好。就算谷歌本身没有在Pixel2和Pixel2XL的摄像头上进行任何改进,机器学习技术也会通过时间的延伸积累来让摄像头变得更好。Levoy表示,你可以在机器学习设置上投入的经历越多,它输出的效果就越好,而时间和处理能力(包括设备本身和服务器)都是至关重要的因素。 GoogleAssistant 在今年1月的CES国际消费电子展上,华为消费事业部总裁余承东在被问及是否会在
5、美国市场推出自己的语音助手时表示:“Alexa和GoogleAssistant已经足够出色,华为如何来竞争?”这种非典型却很实在的回答(尤其是对于竞争对手CEO来说),简洁的说明了亚马逊和谷歌在机器学习上所达到的高度。两家美国科技巨头在自然语言处理和语音识别领域都投入了巨大的资源,并且都已经初见成效,在全球该领域的竞争中保持领先,因此就连华为都自愧不如,而这正是长期投资机器学习技术带来的成果。 GoogleAssistant并不是一个硬件上的差异化功能,因为谷歌希望在所有的硬件上都能运行这位语音助手。不过这种助理服务可以将用户引导至谷歌搜索或公司其它的服务上,而几乎所有人都会在各种
6、机器学习技术中收益,无论你是考虑使用谷歌地图还是YouTube的视频建议。对于移动市场来说,GoogleAssistant的作用是增强谷歌对硬件合作伙伴的影响力。因此在明年亮相的安卓智能手机中,如果不支持GooglePlayStore或GoogleAssistant,将是一件非常让人遗憾的事情。 苹果的FaceID 另一边的苹果,机器学习技术也已经开始在iPhone上大部分的软件中渗透,而苹果的CoreML工具则可以让开发者轻松的将其添加到整个库中。不过,新一代iPhoneX最大的亮点在于屏幕上方的“齐刘海”以及它内部所包含的技术。正在刘海中你会发现一组完整的红外传感器,相当
7、于微软的Kinect系统,这有助于FaceID这种新的面部识别方式。 现在我仍然还不确定在安全和便利性之间如何平衡(尤其是在没有TouchID的情况下)。我认识所有使用iPhoneX的用户都对FaceID的准确性表示满意。它可以在黑暗中工作,而且得益于机器学习技术,可以不断适应我们面部外观的变化。如果去掉所有常规的变化以及调整,那么FaceID基本上就是iPhoneX唯一的亮点,它同样依赖于机器学习技术发挥自己的魔力。 对增强的机器学习来说,想要真正成
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