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                        不要小看日本的AI公司 深度学习方面颇具真材实料
                        时间:2018-05-17 23:45   来源:猎云网   责任编辑?#22909;?#38738;青

                        川北在线核心提示:原标题:不要小看日本的AI公司 深度学习方面颇具真材实料 PaintsChainer这家日本AI公司在漫画线稿上色AI领域知名,经常口出狂言,却也被忽视,但又不容小觑。作为一家实力不俗的AI公司,Preferred Networks也成了全日本最值钱的创业公司。量子位系统分析了这家公司。文


                            原标题:不要小看日本的AI公司 深度学习方面颇具真材实料

                            PaintsChainer这家日本AI公司在漫画线稿上色AI领域知名,经常口出狂言,却也被忽视,但又不容小觑。作为一家实力不俗的AI公司,Preferred Networks也成了全日本最值钱的创业公司。量子位系统分析了这家公司。文章转自:量子位(ID:QbitAI),作者:唐旭 夏乙。
                         
                          “超越Google。”
                         
                          有家日本AI创业公司,把这个当成奋斗目标挂在嘴边。而?#19968;?#25918;言说,如果他们全速前进,肯定能干成世界第一。
                         
                          别说,他们还真搞出一个公认的第一。
                         
                          在漫画线稿上色AI这个领域,PaintsChainer的大名如雷贯耳,技术几乎可以算是标杆。你只需上传一张黑白线稿,点一个按钮,背后的AI自动为你生成一张彩色漫画。

                          但不要小看它。    这家公司并非情怀大于实力。    推进霓虹国漫画技艺的发展只能算是个副业。要知道Preferred Networks被称为日本最具创业精神的公司。在人工智能、深度学习领域,这家公司颇具真材实料。    全球最早的动态图框架Chainer,就是出自这家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其实也借鉴了Chainer神经网络框架的理念。    另外一个例子来自去年11月。伯克利?#21364;?#23398;的学者,只用32分钟就完成了Resnet50模型的训练,超过Facebook团队此前60分钟的记录。不过一周后,Preferred Networks把这个时间缩短到15分钟。

                            PaintsChainer,就是出自这家“狂妄”的日本创业公司,也是这家公司唯一为大众所知的产品。即便如此,国内知道这家公司的人可能真是寥?#20219;?#20960;。

                            这家经常口出狂言,却也被忽视的日本公司,就是Preferred Networks。

                          但不要小看它。    这家公司并非情怀大于实力。    推进霓虹国漫画技艺的发展只能算是个副业。要知道Preferred Networks被称为日本最具创业精神的公司。在人工智能、深度学习领域,这家公司颇具真材实料。    全球最早的动态图框架Chainer,就是出自这家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其实也借鉴了Chainer神经网络框架的理念。    另外一个例子来自去年11月。伯克利?#21364;?#23398;的学者,只用32分钟就完成了Resnet50模型的训练,超过Facebook团队此前60分钟的记录。不过一周后,Preferred Networks把这个时间缩短到15分钟。

                          但不要小看它。
                         
                          这家公司并非情怀大于实力。
                         
                          推进霓虹国漫画技艺的发展只能算是个副业。要知道Preferred Networks被称为日本最具创业精神的公司。在人工智能、深度学习领域,这家公司颇具真材实料。
                         
                          全球最早的动态图框架Chainer,就是出自这家公司之手,因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch,其实也借鉴了Chainer神经网络框架的理念。
                         
                          另外一个例子来自去年11月。伯克利?#21364;?#23398;的学者,只用32分钟就完成了Resnet50模型的训练,超过Facebook团队此前60分钟的记录。不过一周后,Preferred Networks把这个时间缩短到15分钟。

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                            作为一家实力不俗的AI公司,Preferred Networks也成了全日本最值钱的创业公司。

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                          △ 冈野原大辅(左) & 西川徹(右) | 图源:Bloomberg    Preferred Networks的两位创始人冈野原大辅(Daisuke Okanohara)和西川徹(Toru Nishikawa)最早就在东京大学相遇。本世?#32479;酰?#20182;们都是计算机科学专业的学生。    作为一名工程师,冈野原大辅的工作主要是关于情境感知文本分类的研究,这也让他在2004年赢得了日本经济产业省办颁发的“超级创造者”奖项。目前,他领导着Preferred Networks的研究工作。    西川徹则是公司的董事长,负责公关。他说,自己从小学开始,就对电?#38498;?#26377;兴趣。在八年级前,不论到?#27169;?#20182;都会带着一块汽车电池大小的初级?#22987;?#26412;电脑。他告诉老师这是为了记?#22987;牽?#20294;他实际上是拿它去编程。    Preferred Networks位于东京的总部更像是一家保险公司,一栋老旧的办公楼里,堆砌着看上去单调乏味的会议室。一些用于试验的工业机器人与大约140名工程师就共同居住在这片空间。这家公司同时有着全日本最快的超级电脑之一,尽管它被藏在什么地方是个秘密。    “人们总是想为我们设计更漂亮的办公室。” 西川徹笑着说,“要是有这笔钱,?#19968;?#19981;如买电脑呢。”    自己干的主意是冈野原和西川在一家生物科技创业公司兼职,为基因组测序开发软件时产生的。他们第一次创业时,雇佣了一票大学时的朋友,开发了一个机器学习平台,能够以比市面上任何应用?#20960;?#24555;的速度来分析文本。    接着,2012年深度学习领域的出现一系列突破之后,冈野原和西川在2014年决定开发更聪明的工业机器人。这是一个明智的决定,因为在制造业领域,日本仍能制造出最先进的设备,而谷歌和Facebook这样的AI大户还未能进军。    彭博社报道称,这家日本的AI独角兽,目前估值已经超过20亿美元。    Preferred Networks最大的支持方来自车厂。丰田?#20048;?#36229;过1.1亿美金,希望他们开发的算法能帮助它们在无人车领域和Waymo一较高下。    你说一个做漫画上色的创业公司,怎么就被?#25628;?#19978;造车去了?    除了估值,Preferred Networks与大部分创业公司的不同之处,还在于他们选择深入的领域——制造业。丰田之外, Preferred Networks还与日本公司、世界上最大的工业机器人制造商发那科达成了合作,这让他们有了进入那些世界顶尖工厂的机会。

                          △ 冈野原大辅(左) & 西川徹(右) | 图源:Bloomberg
                         
                          Preferred Networks的两位创始人冈野原大辅(Daisuke Okanohara)和西川徹(Toru Nishikawa)最早就在东京大学相遇。本世?#32479;酰?#20182;们都是计算机科学专业的学生。
                         
                          作为一名工程师,冈野原大辅的工作主要是关于情境感知文本分类的研究,这也让他在2004年赢得了日本经济产业省办颁发的“超级创造者”奖项。目前,他领导着Preferred Networks的研究工作。
                         
                          西川徹则是公司的董事长,负责公关。他说,自己从小学开始,就对电?#38498;?#26377;兴趣。在八年级前,不论到?#27169;?#20182;都会带着一块汽车电池大小的初级?#22987;?#26412;电脑。他告诉老师这是为了记?#22987;牽?#20294;他实际上是拿它去编程。
                         
                          Preferred Networks位于东京的总部更像是一家保险公司,一栋老旧的办公楼里,堆砌着看上去单调乏味的会议室。一些用于试验的工业机器人与大约140名工程师就共同居住在这片空间。这家公司同时有着全日本最快的超级电脑之一,尽管它被藏在什么地方是个秘密。
                         
                          “人们总是想为我们设计更漂亮的办公室。” 西川徹笑着说,“要是有这笔钱,?#19968;?#19981;如买电脑呢。”
                         
                          自己干的主意是冈野原和西川在一家生物科技创业公司兼职,为基因组测序开发软件时产生的。他们第一次创业时,雇佣了一票大学时的朋友,开发了一个机器学习平台,能够以比市面上任何应用?#20960;?#24555;的速度来分析文本。
                         
                          接着,2012年深度学习领域的出现一系列突破之后,冈野原和西川在2014年决定开发更聪明的工业机器人。这是一个明智的决定,因为在制造业领域,日本仍能制造出最先进的设备,而谷歌和Facebook这样的AI大户还未能进军。
                         
                          彭博社报道称,这家日本的AI独角兽,目前估值已经超过20亿美元。
                         
                          Preferred Networks最大的支持方来自车厂。丰田?#20048;?#36229;过1.1亿美金,希望他们开发的算法能帮助它们在无人车领域和Waymo一较高下。
                         
                          你说一个做漫画上色的创业公司,怎么就被?#25628;?#19978;造车去了?
                         
                          除了估值,Preferred Networks与大部分创业公司的不同之处,还在于他们选择深入的领域——制造业。丰田之外, Preferred Networks还与日本公司、世界上最大的工业机器人制造商发那科达成了合作,这让他们有了进入那些世界顶尖工厂的机会。

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                          日本机会
                         
                          “深度学习在制造业有着非常好的前景。”东京大学计算机科学家、日本深度学习协会主席松尾丰(Yutaka Matsuo)说:“这是一个日本公司有机会获胜的领域。”
                         
                          发那科公司主席稻叶善治(Yoshiharu Inaba)是最早一批认可这样观点的人之一。
                         
                          在工业领域,发那科大名鼎鼎。发那科是日本最有钱的机器人公司之一,根据2016年的一份统计,发那科一家的净利润,超过中国40家机器人上市公司的净利润总和。
                         
                          今年初日经中文网报告称,发那科“?#21448;?#22269;的自动化投资中获得较大益处,中国的洽购尤其众多”,助推了这家日企“摆?#35759;?#32654;国?#36824;?#30340;?#35272;?rdquo;。
                         
                          稻叶是一位出了名保守谨慎的商人,也是一位非常出色的工程师,自己就曾经为汽车制造开发过非常重要的工具。
                         
                          2015年早些时候,他同意与Preferred Networks的两位创始人见面,谈了一个小时,冈野原和西川就成功说服他投资900万美金,以及获取一部分他最重要商业机密的授权——也就是在稻叶自己工厂线上数千台机器人生成的巨大数据流。
                         
                          四个月后,丰田紧跟着发那科的步伐投资了1000万美金,去年8月他们又补上了一个亿。此外,制造业传统豪强日立、银行巨头瑞穗金融以及三井贸易公司都在12月成为了Preferred Networks的投资人。

                          在2016年拉斯维加斯的CES展会上,Preferred Networks用玩具汽车对自家的技术做过一次简单的展示。他们用几台微缩的丰田普锐斯穿过场上的?#20064;?#29289;。一开始,玩具车撞来撞去,举步维艰,但经过两个小时的持续?#28304;?#20043;后,它们就能畅通无阻地在?#20064;?#29289;中穿梭了。    没有人类程序员为它们编写过任何指令,相反,它们需要根据经验来形成自己的规则,同时,通过一个共享的网络可以加快整个进程。    几个月后在日本的一次展会上,他们又展示?#20439;?#24049;的技术怎样让工厂内的机器人更接近优秀的人类技工。给一个发那科机器人编程,让它能顺利在一团乱麻之中抓出指定的物品,可能要花费一个人类工程师几天时间。    而Preferred Networks的展示中 ,八台以团?#26377;?#24335;进行工作的机器人能在一小时之内掌握这项技能——如果数千台,甚至数百外台机器人被联结在一起,学习速度将会?#25163;?#25968;?#30701;?#21319;。    ?#25226;?#32451;一个出色的技工要花费十年,而且,他到时所拥有的知识也不能被下载到另一个人身上。” 稻叶解释道,“但要是你有了一位机器?#20439;?#23478;,你就能让那些知识无限地膨胀。”    冈野原和西川透露,今年,他们计划推出自那款动漫上色工具 PaintsChainer以来的第一款独立产品,而具体细节仍是秘密。    “在这个行业里,如果你不做出点什么看上去就十分疯狂的东西来,你就永远没法做那些真正有趣的事情。” 冈野原说。    人才困境    有人工智能技术,也有制造业的传统优势,也有资金支持,但Preferred Networks仍然有现实的困境需要解决。    例如人才。    在日本,创业并不是一股热潮。毕业生们的首选,都是加入一家大?#25512;?#19994;,而不是选择初创企业。而Preferred Networks想要实现疯狂的念头,需要更多有创造力的年轻人。    “为了与深度学习领域的巨头们展开竞争,我们需要一支?#30475;?#30340;团队,”西川说,“对我们来说最大的威胁,就是失去人才。”

                          在2016年拉斯维加斯的CES展会上,Preferred Networks用玩具汽车对自家的技术做过一次简单的展示。他们用几台微缩的丰田普锐斯穿过场上的?#20064;?#29289;。一开始,玩具车撞来撞去,举步维艰,但经过两个小时的持续?#28304;?#20043;后,它们就能畅通无阻地在?#20064;?#29289;中穿梭了。
                         
                          没有人类程序员为它们编写过任何指令,相反,它们需要根据经验来形成自己的规则,同时,通过一个共享的网络可以加快整个进程。
                         
                          几个月后在日本的一次展会上,他们又展示?#20439;?#24049;的技术怎样让工厂内的机器人更接近优秀的人类技工。给一个发那科机器人编程,让它能顺利在一团乱麻之中抓出指定的物品,可能要花费一个人类工程师几天时间。
                         
                          而Preferred Networks的展示中 ,八台以团?#26377;?#24335;进行工作的机器人能在一小时之内掌握这项技能——如果数千台,甚至数百外台机器人被联结在一起,学习速度将会?#25163;?#25968;?#30701;?#21319;。
                         
                          “训练一个出色的技工要花费十年,而且,他到时所拥有的知识也不能被下载到另一个人身上。” 稻叶解释道,“但要是你有了一位机器?#20439;?#23478;,你就能让那些知识无限地膨胀。”
                         
                          冈野原和西川透露,今年,他们计划推出自那款动漫上色工具 PaintsChainer以来的第一款独立产品,而具体细节仍是秘密。
                         
                          “在这个行业里,如果你不做出点什么看上去就十分疯狂的东西来,你就永远没法做那些真正有趣的事情。” 冈野原说。
                         
                          人才困境
                         
                          有人工智能技术,也有制造业的传统优势,也有资金支持,但Preferred Networks仍然有现实的困境需要解决。
                         
                          例如人才。
                         
                          在日本,创业并不是一股热潮。毕业生们的首选,都是加入一家大?#25512;?#19994;,而不是选择初创企业。而Preferred Networks想要实现疯狂的念头,需要更多有创造力的年轻人。
                         
                          “为了与深度学习领域的巨头们展开竞争,我们需要一支?#30475;?#30340;团队,”西川说,“对我们来说最大的威胁,就是失去人才。”

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