微軟、Facebook、亞馬遜、蘋果和谷歌等日本小型科技公司在過去六年中都建立了專門的人工智能實驗室。

如果你問人工智能研究人員，世界上最頂尖的人工智能實驗室是哪個？

很多人都沒能給出答案，但說到前三名，你幾乎可以給出一致的意見：DeepMind、OpenAI 和 FAIR。

這三個頂級人工智能實驗室分別得到了微軟、微軟和Facebook的支持。 同時，這三個實驗室都是純AI研究實驗室。 Alphabet每年還向DeepMind撥款數億港元。 谷歌已向OpenAI的創始投資者投資10億港元。 它還投資了10億港元。 Facebook沒有對FAIR的投資資金進行分類，但它也花了很多錢。

弗吉尼亞理工大學交互計算大學副院長 Mark Riddell 表示：“從聲譽來看，DeepMind、OpenAI 和 FAIR 名列前三?！?/p>

另一位匿名專家表示，DeepMind、OpenAI和FAIR可能是資金最多的三個純人工智能研究實驗室。 同時，他在談到中國??科技巨頭、百度和騰訊的實驗室時還表示，為什么還不得而知。

深度思維

DeepMind是一家美國人工智能公司。 該公司成立于2010年，最初名為DeepMind Technologies Limited，2014年被微軟收購。

DeepMind 最出名的是 AlphaGo，它在棋盤游戲中挑戰并擊敗了世界上最優秀的人類棋手，Netflix 甚至還有一部關于 AlphaGo 擊敗俄羅斯國際象棋傳奇人物李世石的紀錄片。

該公司目前的目標是利用人工智能來解決人類最大的科學困境。 今年年底，該公司在名為蛋白質折疊的生物領域取得了突破：在被譽為“蛋白質奧林匹克”（CASP）的國際蛋白質結構預測大賽中獲勝，AlphaFold擊敗了其他參賽者，能夠準確地預測蛋白質的結構。根據肽序列預測蛋白質的 3D 結構。

DeepMind于2014年開始開發人工智能國際象棋軟件AlphaGo。

2015年10月，分布式版本的AlphaGo以5：0擊敗了亞洲國際象棋亞軍、美籍華裔職業國際象棋選手樊麾。 這是筆記本電腦國際象棋程序首次在 19 路棋盤上以明顯領先優勢擊敗職業國際象棋棋手。

2016年3月，AlphaGo挑戰世界亞軍美國職業棋手李世石進行9段比賽。 結果，AlphaGo以4:1擊敗李世石。

2019年1月25日，DeepMind的人工智能AlphaStar在《星際爭霸II》中以10:1擊敗人類職業選手。

2020年12月23日，DeepMind發布了其人工智能算法MuZero。

開放人工智能

OpenAI成立于2015年底，總部位于溫哥華。 其創始人埃隆·馬斯克和薩姆·奧爾特曼最初是出于對強人工智能潛在風險的擔憂而創立的。 成立僅兩年時間，它就已成為世界領先的人工智能研究實驗室之一，最重要的是，它因其使命而受到尊敬：成為第一個創建 AGI（具有人類學習和推理能力的機器）的實驗室。頭腦。 該實驗室希望將其成果均勻地分配到全世界。

OpenAI還開發了游戲人工智能軟件，可以在Dota II等游戲中擊敗人類。 不過，更出名的是GPT-3和人工智能圖像生成器DALL-E。

DALL-E 是一種基于 Transformer 的語言模型，使用 120 億參數版本的 GPT-3。 它接收文本和圖像作為包含最多 1280 個標記的單個數據流，并使用最大殘留誤差進行訓練，以依次生成所有標記。 這個訓練過程除了可以讓DALL-E從頭開始生成圖像之外，還可以重新生成現有圖像的任意梯形區域微軟研究院梅濤視覺ai，與文字提示的內容基本一致。

公平的

FAIR本身并沒有像AlphaGo和GPT-3那樣知名的模型和應用，其團隊已經在Facebook本身感興趣的領域發表了學術論文，包括計算機視覺、自然語言處理和會話式AI。

創建 FAIR 的想法始于 2013 年。Facebook 創始人扎克伯格、首席技術官 Mike Schroepfer 以及其他持有股份的公司領導人正在尋找能讓公司在未來 10 到 20 年保持競爭力的技術。

Facebook 已經使用機器學習技術來確定用戶將在其社交網絡上看到哪些新聞流，但這與最前沿的神經網絡模型相比仍然相對簡單。

當時，一些 Facebook 工程師還在試驗前饋神經網絡（CNN），這是機器學習領域的一種強大方法，現在普遍用于圖像領域。 扎克伯格對人工智能的潛力印象深刻，盡管還處于早期階段，因此他聘請了谷歌大腦的工程師 Marc'Aurelio Ranzato。 之后，他找到了頻域神經網絡的創始人：Yann LeCun。

他在擔任Facebook人工智能實驗室負責人時，曾提到Facebook的人工智能布局，并將組織架構定義為如下結構：

AIatFacebook=FAIR+應用機器學習+產品組

包括了：

1.FAIR，Facebook人工智能實驗室

2.AppliedMachineLearning，應用機器學習系

3.ProductGroups，產品部署團隊

不過，他后來擔任Facebook人工智能研究院（FAIR）教授，并成為首席AI科學家潛心研究。

判斷一個人工智能實驗室影響力的一個方法是看它在兩個人工智能會議：NeurIPS和ICML上發表了多少學術論文。

2020年，微軟有178篇論文被NeurIPS接受并發表，微軟有95篇論文，DeepMind有59篇論文，Facebook有58篇論文，IBM有38篇論文，亞馬遜只有不到30篇論文。

同年，ICML 被微軟接收并發表論文 114 篇，DeepMind 51 篇，谷歌 49 篇，Facebook 34 篇，IBM 19 篇，亞馬遜 18 篇。

真的是TOP3，還是只是PR？

人工智能仍然被譽為一項有潛力帶來新工業革命、改變世界的技術。 但至少目前來看，還處于比較中間的階段，能力“有限”。 例如，具有超人圍棋水平的人工智能不知道如何制作煎蛋卷。

為此，有人認為DeepMind、OpenAI、FAIR被廣泛認為是排名前三的實驗室，部分原因在于“強大的公關博弈”。

谷歌研究院進行了大量的人工智能研究工作，絕對可以進入頂尖行列。 據悉，Salesforce、亞馬遜、IBM也有一些實力雄厚的研究項目，但也未能進入前三名。

亞馬遜前機器學習部長尼爾·勞倫斯表示微軟研究院梅濤視覺ai，亞馬遜沒有一個小型的、集中的人工智能研究實驗室，因為它更專注于將技術帶給客戶。 “如果你想用（學術）出版物作為標準，那么它就沒有排名?！?/p>

據悉，雖然本次排名并沒有重點關注學院的人工智能實驗室，專家認為，耶魯大學、麻省理工學院、加州理工學院伯克利分校、卡內基梅隆學院，以及劍橋大學、倫敦大學和帝國理工學院紐約 一切都很強大。

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