人工智能里程碑的1年：2015人工智能5大關(guān)鍵詞

傳統(tǒng)的IT巨頭也沒有閑著。就在谷歌開源TensorFlow不久，微軟亞洲研究院于將分布式機器學習工具包(DMTK）通過Github開源。這個工具包由一個服務于分布式機器學習的框架和一組分布式機器學習算法構(gòu)成，可將機器學習算法運用到大數(shù)據(jù)。

同樣也是在11月，IBM宣布開源旗下機器學習平臺SystemML，這個平臺由IBM的Almaden實驗室近10年前開發(fā)，可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，IBM沃森就整合了其中多項技術(shù)。

這些下半年尤其是11月份之后出現(xiàn)的開源熱潮令人眼花繚亂。但上半年的另一家公司的開源產(chǎn)品卻被很多人忽視，這就是亞馬遜的機器學習平臺。

2015年4月，亞馬遜推出Amazon Machine Learning（亞馬遜機器學習），這是一項全面的托管服務，讓任何開發(fā)者都能夠輕松使用歷史數(shù)據(jù)開發(fā)并部署預測模型。亞馬遜內(nèi)部一直使用機器學習過濾商品下方的垃圾評論、通過注冊姓名來辨別用戶的男女性別，以及訓練分揀機器人對不同形狀物品的識別等等，這些功能將通過AWS云服務提供給開發(fā)者。

如果說基于硬件服務器的機器學習還有一定的門檻，那么基于云計算機器學習服務則在部署和維護方面提供了較大便利性。

創(chuàng)業(yè)起步期

2015年人工智能投資有多熱呢？風險投資人Nathan Benaich在12月1日倫敦Re.Work大會深度學習討論時透露了一些數(shù)字：從2015年1月1日到2015年12月1日，約有300筆涉及到人工智能領(lǐng)域的投資，80%的投資少于500萬美元；90%的現(xiàn)金投資發(fā)生在美國，歐洲只有13%；75%的多輪融資發(fā)生在美國。

而根據(jù)Venture Scanner追蹤分析855家人工智能創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)字顯示，這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司橫跨十三個品類，總估值超過87億美金。

如果以全球整體風險投資情況來看，人工智能領(lǐng)域的投資比例大約只為5%。這些數(shù)字都表明：整個人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)融資還處在早期，絕大多數(shù)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司還沒有成型的產(chǎn)品或停留在產(chǎn)品測試階段。

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