这就是为什么这个猫咪识别人工智能与众不同 - 彭博社

插图：斯蒂芬·戴维森在2012年，谷歌研究人员找到了一种奇妙的方式来展示公司人工智能技术的强大：他们训练计算机识别YouTube视频中的猫。这个项目花费了数年时间，并需要16000个计算机处理器来分析1000万张图像。这种被称为深度学习的人工智能技术，现在为亚马逊的智能音箱Echo和特斯拉的自动驾驶汽车提供动力。虽然这样的软件看起来很神奇，但它通常仍然需要数千台计算机花费数月时间扫描数百万个数据点。

彭博商业周刊没有被监禁的儿子。寻求庇护者占据了拜登承诺关闭的监狱美国正在用臭名昭著的前监狱填满寻求庇护者大学橄榄球需要向MLB学习一课销售比职业选手更多棒球棒的网红兄弟们本·维戈达，一位麻省理工学院训练的计算机科学家（已故演员阿贝·维戈达的侄子），表示他可以消除大部分繁重的工作，使人工智能项目对没有谷歌级资源的企业变得可行。他的公司Gamalon机器智能使用概率模型来教计算机在几分钟内通过展示几张图像来识别像猫这样的东西。“你可以在笔记本电脑上运行我们的软件，找到答案所需的计算能力少了100倍，”维戈达说，他在2013年创办了Gamalon，但这是第一次向公众展示其产品。

一个典型的深度学习系统需要看到大量的猫，以学习它们的各种变体——猫的腿、尾巴、胡须等的每种长度。Gamalon的系统通过一种被称为概率编程的新形式在这个过程中获得了先机。看到一只长尾猫和一只短尾猫，它可以填补空白。“这里的承诺是你可以更有效地使用数据，”纽约大学的数据科学研究员Brenden Lake说。

Vigoda之前的公司Lyric Semiconductor将概率函数硬连线到计算机芯片中。Lyric的技术已经进入Echo和汽车中，帮助猜测人们在说什么，并进入智能手机中，改善触摸和滑动的结果。在获得来自硅谷投资者的450万美元资金以及国防高级研究计划局的支持后，Gamalon团队在过去几年中推进概率技术，以扩大其用途。

学术界已经研究基于概率的人工智能系统超过十年，但很少有系统进入现实世界。微软的TrueSkill，它对Xbox玩家进行排名，使用类似的技术，开创性初创公司Geometric Intelligence也是如此，去年被Uber收购。这些系统很难扩展到非常具体的用途之外，因为人类仍然需要进行复杂、耗时的数学运算来调整他们的概率模型。Gamalon的主要声明是它的软件可以调整自己的模型，基本上是自我重编程。

虽然Vigoda表示他的技术可以广泛应用，但他的公司开始时专注于一个小众市场。它的第一款产品，名为Structure和Match，旨在扫描常见数据库并修复模糊性，比如客户姓名和地址的不同拼写。通信硬件制造商Avaya，Gamalon少数早期客户之一，已经在使用这种软件——每分析10万行文本的数据库，费用为每月1万美元，用于这种任务。

成千上万的公司以不同的方式转售Avaya的产品并记录客户数据。为了使其数据库有效可搜索，Avaya曾经需要人们花费数月时间仔细查看这些数据，将“St.”变成“Street”或“HP”变成“Hewlett-Packard”。“有了Gamalon，我们能够在几分钟内匹配85%的数据，而不是几天，”高级总监Cary Gumbert说。与查找和替换搜索工具不同，该软件可以识别上下文，因此它不会将“St. Louis”中的“St.”变成“Street”。“如果我们对它进行更多的训练，并告诉它哪里遗漏了什么，”Gumbert说，“它只会变得更好。”

底线： Gamalon表示，它可以将AI训练所需的照片数量和计算机数量从数百万和数千减少到每种只需几个。