IBM人工智能居然是一場騙局！被時代淘汰的巨頭下場如此慘淡！

一篇質疑IBM的舊文在HackerNews上突然火了起來，雖已時隔多年，這篇文章還是引起了網友們的強烈共鳴。算起來，IBM其實是早期提出要轉型人工智能的公司。但是現在提到人工智能，我們能想到阿爾法狗，很少有人提及IBM，這么多年過去了，IBM人工智能的發展突然銷聲匿跡了，難道是一個徹頭徹尾的騙局？

沃森是能夠使用自然語言來回答問題的人工智能系統，由IBM公司的首席研究員David Ferrucci 所領導的Deep QA計劃小組開發并以該公司創始人托馬斯·J·沃森的名字命名。

2011年，沃森參加綜藝節目《危險邊緣》來測試它的能力，這是該節目有史以來第一次人與機器對決。2月14日至16日廣播的3集節目中，沃森在前兩輪中與對手打平，而在最后一集里，沃森打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯。沃森贏得了第一筆獎金100萬美元，而肯·詹寧斯和布拉德·魯特爾分別只有30萬和20萬。賽后，詹寧斯和魯特表示將一半獎金用于慈善事業，IBM公司也將沃森的獎金分給了兩家慈善機構。

沃森在比賽節目中按下信號燈的速度始終比人類選手要快，但在個別問題上反映困難，尤其是只包含很少提示的問題。對于每一個問題，沃森會在屏幕上顯示3個最有可能的答案。沃森4TB磁盤內，包含2億頁結構化和非結構化的信息，包括維基百科的全文。在比賽中沃森沒有鏈接到互聯網。

在AlphaGo出世前，Watson一直是人工智能的代名詞。但是，隨著時間向前走，Watson弱點逐漸暴露：

它需要多個月極費人力的訓練，需要專家把海量整理好的數據喂給平臺，讓它能夠從中得出有價值的結論。另外，它僅能根據訓練過的數據得出結論。其中，Watson對“整理好的”數據這項要求，格外難辦。Watson客戶不得不雇傭整隊專家咨詢師準備數據集，費時費力不說，最受不了的是費錢。

大家當年對Watson以及它所代表的人工智能技術期望過高，甚至脫離實際，也是造成如今失望的原因之一。IBM鼎盛時期已經不復存在，自它把服務器和電腦給了聯想，把聯想狠狠坑了一把后，IBM也就變成了一個空殼公司。

伴隨深度學習技術的突破以及自動化、智能化風潮的演進，人工智能領域迎來了爆發。可以說，人工智能已經成為了焦點“戰場”。

過去數年來，谷歌一直嘗試在不同領域開展人工智能技術的創新與應用，最為大家所熟知的就屬在圍棋大戰中柯潔的“AlphaGo”了。當然，谷歌的Deepmind團隊已經發布了“AlphaGo”的新版本，也就是輕松擊敗舊版“AlphaGo Master”的“AlphaGo zero”。

隨著“谷歌大腦”的正式建立，越老越多谷歌工程師開發的人工智能技術開始出現在該公司的熱門產品當中，其中就包括機器視覺、語音識別、智能翻譯等諸多領域。從那時候開始，谷歌的人工智能技術啟動了轉化商用之路。

如今，谷歌在人工智能領域的發展愈發“得心應手”，在其最新的人工智能實驗中，其下屬的DeepMind團隊設計的虛擬機器人展示了強大的學習能力，僅僅憑借自我理解，就學會了走路，甚至跑酷。

在谷歌的AI戰略中，機器學習是重中之重。通過TensorFlow、云機器學習API（Cloud Machine Learning APIs）以及張量處理器（Tensor Processing Unit, TPU）電腦芯片，谷歌將AI能力向更多開發者開放出來。

Jeff Dean介紹，機器學習是谷歌在人工智能領域的工作重心，谷歌開展機器學習的研究已經很長時間，但目前機器學習仍處于發展初期。如今，機器學習對分類、預測、理解和生成這四個關鍵方面很有幫助。而這些功能幾乎已經被應用于谷歌所有的產品中。不止是軟件方面，在讓AI技術落地上，谷歌還在嘗試將AI、軟件、硬件結合起來。

所以，在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項目，創客可以利用人工智能來實現更像人與人交流的人機交互。