大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下facebook人工智能的问题，以及和facebook人工智能对话的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
1.布局
从产业图谱来看，人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别）。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。
美国巨头呈现出全产业布局的特征，包括基础层、技术层、应用层，均有布局；而中国巨头主要集中在应用侧，只在技术层局部有所突破。
2.实验室
3.收购
中美并购事件近两年密集增加。CBInsights的研究报告显示，谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司，是所有科技巨头中最多的，苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind，该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。
4.开源平台
谷歌早在2011年就成立AI部门，在谷歌内部，由机器学习驱动的产品和业务不计其数，包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等，同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011年第一代机器学习系统，从大量的Youtube图片中学会了识别猫；2015年，谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起，发布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源，谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后，陆续发表了207篇顶级期刊论文，为Google带来了大量研究人才。
2013年卷积神经网络发明者YannLeCun加入Facebook，带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台BigSur等十余个项目。
微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”，现有7000多名计算机科学家和工程师。同年，微软发布了其深度学习工作包CNTK，CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。
IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力，加速人工智能的部署。
2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。
大公司纷纷拥抱开源有两方面原因：第一，通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施，Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能，本质上并无差别，都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中，科技巨头占据多数，构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级，是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会，赋能全行业。
第二，开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台，不仅可以吸引大量开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持，以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。
5.结论
第一，基础层的开源算法平台。
美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddlepaddle。
第二，技术层的云平台。
除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。
第三，应用层的应用平台。
在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Googleassistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。
Facebook和CMU的“超人”扑克AI如何击败世界顶级扑克玩家？
人工智能已经在另一个游戏中击败了人类。由Facebook人工智能实验室和卡耐基梅隆大学（CMU）研究人员设计的一个项目在一系列六人无限制德州扑克游戏中击败了一些世界顶级扑克玩家。
超过12天和10000手，名为Pluribus的AI系统在两种不同的环境中面对12名职业选手。其中一个是，人工智能与五个人类玩家一起玩;另一方面，五个版本的AI与一个人类玩家一起玩（计算机程序在这种情况下无法合作）。据研究人员称，Pluribus每手平均赢得5美元，每小时奖金约为1000美元-这是一个“决定性的胜利”。
“可以肯定地说，我们处于超人级的水平并且不会发生变化，”Facebook人工智能实验室的研究科学家兼Pluribus的联合创始人NoamBrown告诉TheVerge。
“Pluribus是一个非常努力的对手。在任何形式的手牌上都很难将其击败，”六次世界扑克锦标赛冠军和12名专业选手之一ChrisFerguson在一份新闻声明中表示。
在《科学》杂志上发表的一篇论文中，Pluribus背后的科学家表示，这次胜利是人工智能研究的一个重要里程碑。虽然机器学习已经达到了国际象棋和围棋等棋盘游戏以及《星际争霸2》和《Dota》等电脑游戏的超人级水平，但在某种程度上，六人无限制德州扑克代表了更高的难度基准。
这不仅需要赢得玩家隐藏的信息（使其成为所谓的“不完美信息游戏”），它还涉及多个玩家和复杂的胜利结果。着名的Go游戏比可观察宇宙中的原子具有更多可能的棋盘组合，这使得人工智能制定下一步的动作是一个巨大的挑战。但是所有的信息都可以看到，而且游戏只有两种可能的结果：输赢。这使得在某种意义上更容易训练AI。
早在2015年，机器学习系统在双人德州扑克中击败了人类专业选手，但是将对手数量增加到5个会大大增加复杂性。为了创建一个能够应对这一挑战的计划，Brown和他的同事-CMU教授TuomasSandholm部署了一些关键策略。
首先，他们教Pluribus玩扑克，让它与自己的副本进行比赛-这个过程被称为自我对弈(self-play)。这是人工智能训练的常用技术，系统能够通过反复试验来学习游戏;与自己玩数十万手牌。这个培训过程也非常有效：使用配备少于512GBRAM的64核服务器在短短8天内创建了Pluribus。在云服务器上培训这个程序只需150美元，与其他最先进系统的十万美元价格相比，这相当便宜。
然后，为了应对六名玩家的额外复杂性，Brown和Sandholm提出了一种有效的方式让人工智能在游戏中展望未来并决定采取何种行动-一种称为搜索功能的机制。其不是试图预测对手将如何一直玩到游戏结束（计算将在几个步骤中变得非常复杂），而Pluribus的设计只是展望前方两三步。Brown说道，这种截断的方法是“真正的突破”。
例如，Pluribus非常擅长“吓唬”其对手，与其对抗的专业人士赞扬其“无情的一致性”。Brown称人们经常把虚张声势视为一种独特的人类特质。但他表示，这种艺术仍然可以简化为数学上最优的策略。“人工智能并不认为虚张声势具有欺骗性。它只是看到了决定，使其成为特定情况下的最多钱，“他说。“我们展示的是人工智能可以虚张声势，它可以比任何人更好地诈唬。”
Brown和Sandholm希望他们所展示的方法可以应用于网络安全、欺诈预防和金融谈判等领域。Brown称这“甚至可以用于自动驾驶汽车”。值得注意的是Pluribus是一个静态程序。在最初的八天训练期之后，AI从未更新或升级，因此它可以更好地匹配其对手的策略。在与职业选手一起度过的12天里，他们从来没有能够在比赛中找到一致的弱点。Pluribus一直处于领先地位。
人工智能早期著名实验
人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。
英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。
简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。
这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。
还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。
既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。
虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”
人工智能四大独角兽
以下为人工智能四大独角兽
1、深兰科技（上海）有限公司
深兰科技（上海）有限公司DeepBlueTechnology（Shanghai）Co.，Ltd是快速成长的人工智能第一梯队头部企业，自2014年由归国博士团队创建以来，一直以“人工智能服务民生”为理念，致力于人工智能基础研究和应用开发。
发展至今，深兰科技已在欧洲、美国、澳洲等多地设立区域总部和分支研发机构，国际销售网络覆盖全球17个国家。分别和世界排名第87位的日本永旺集团，世界500强的绿地集团成立了合资公司。
2、科大讯飞股份有限公司
国内知名AI企业，拥有领先的感知智能及认知智能技术，大型智能语音和人工智能上市公司。
3、旷视科技有限公司
成立于2011年10月，以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎Brain＋＋，布局金融安全，城市安防，手机AR，商业物联，工业机器人五大核心行业，致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。旷视的核心人脸识别技术Face＋＋曾被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为2017全球十大前沿科技，同时公司入榜全球最聪明公司并位列第11名。在中国科技部火炬中心“独角兽”榜单中，旷视排在人工智能类首位。
4、深圳市图灵机器人有限公司
深圳市图灵机器人有限公司于2014年7月14日在深圳市市场监督管理局登记成立。法定代表人丘宇彬，公司经营范围包括从事智能电子产品、信息技术、生物技术、化工产品等。
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