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在通往人工智能的路上，Google一直在不停地買買買。
谷歌在2011年成立AI部門，目前已經(jīng)有100 多個團隊用上了機器學習技術，包括Google搜索、Google Now、Gmail等， 并往其開源Android手機系統(tǒng)中注入大量機器學習功能（如用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)Android手機語音識別系統(tǒng)） 。谷歌目前產(chǎn)品和服務依靠主要AI技術驅(qū)動，如谷歌使用深度學習技術改善搜索引擎、識別Android手機指令、鑒別其Google+社交網(wǎng)絡的圖像。
2015年8月，谷歌宣布架構(gòu)重組，設立母公司Alphabet，谷歌由搜索引擎公司全面轉(zhuǎn)向為覆蓋諸多領域的高科技企業(yè)。
但是你知道嗎，Google在人工智能領域的收購其實從2006年就開始了。
根據(jù)網(wǎng)上公開資料，我們整理了Google多年以來所收購的人工智能公司，如下圖所示。
Deepmind可以說是當下最火的人工智能初創(chuàng)公司，于2014年1月26日被Google收購。
雖然被谷歌收購，但是DeepMind一直是獨立運營的，他們的目標是開發(fā)能夠“獨立思考”的軟件。為了能夠開發(fā)這種類型的人工智能軟件，DeepMind在海量數(shù)據(jù)集合的幫助下使用機器學習等技術訓練自己的人工智能去完成某些工作任務。
根據(jù)目前可查閱到的資料，Deepmind主要用于以下幾個領域中：
1. 游戲
從雅達利游戲到星際爭霸，DeepMind在打怪升級的路上一直不斷進步。此外，DeepMind開發(fā)的AlphaGo在今年3月與李世石的對戰(zhàn)中4:1一戰(zhàn)成名，也展現(xiàn)了DeepMind在這方面的實力。
2. 醫(yī)療
DeepMind Health項目，利用機器學習系統(tǒng)改善醫(yī)療和診斷流程。
第一個項目是與倫敦北部的Royal Free NHS Trust合作的，他們開發(fā)了一款可以為臨床醫(yī)生提供尖端分析的移動應用。
第二個項目是在Moorfields眼科醫(yī)院實施的，這個項目希望開發(fā)一套機器學習系統(tǒng)，以便利用對眼部的數(shù)字掃描來識別危害視力的眼病。
第三個項目是DeepMind與NHS最新合作的研究合作，處理頭部和頸部腫瘤問題。
3. 計算
DeepMind的技術目前可應用于搜索、機器人和物聯(lián)網(wǎng)等領域，Google甚至使用DeepMind幫助其減少大型數(shù)據(jù)中心的耗電量。
api.ai（2016年9月19日被Google收購）
api.ai的API可以透過語音辨識、意圖辨識和上下文語境理解等技術，讓電腦理解人類語言并轉(zhuǎn)換為行動，協(xié)助開發(fā)者打造類似Siri的對話式智慧助理，可用于聊天機器人、App、智慧家電等。
api.ai已經(jīng)證明他們可以協(xié)助開發(fā)者設計、開發(fā)和不斷改進會話式界面。超過6萬名開發(fā)者正使用API.ai的工具開發(fā)會話式體驗。api.ai提供了業(yè)界領先的會話式用戶界面平臺，能夠協(xié)助谷歌指導開發(fā)者持續(xù)開發(fā)優(yōu)秀的自然語言界面。
Moodstocks（2016年7月6日被Google收購）
Moodstocks公司成立于2008年，作為一個小的創(chuàng)業(yè)公司，他們的規(guī)模并不大。
Moodstocks公司是以圖像識別技術為主，并推出了智能手機的圖像識別應用程序Moodstocks Notes。在加入谷歌在巴黎的研發(fā)團隊之后，他們將繼續(xù)研發(fā)自己的視覺圖像識別工具。
Dark Blue Labs（2014年10月23日被Google收購）
Dark Blue Labs是一家深度學習公司，主要從事數(shù)據(jù)架構(gòu)以及算法開發(fā)工作，被收購后并入DeepMind。
總部位于舊金山的Jetpac通過Instagram等社交圖片分享工具制作城市導游服務。通過分析食品、裝飾和人物圖片，Jetpac的軟件便可對城市的各種特點進行分析。
Jetpac被收購前有三款智能手機應用，包括一款城市導游助手、一款圖片分析器和一款圖片探測工具，被收購后并入Picasa中。
Emu是一個類似語音助手Siri但卻是“通過文本消息服務的內(nèi)置助手”。
它整合了類似Siri個人助理的功能，將會根據(jù)你的聊天記錄，自動執(zhí)行移動助理的任務。比如自動建立日程、設置時間提醒、甚至還能幫你預定餐館。
Emu被Google收購后主要用于Google Hangouts以及Google Now中。
Flutter（2013年10月2日被Google收購）
Flutter2010年底由Navneet Dalal和Mehul Nariyawala創(chuàng)辦，利用計算機視覺技術結(jié)合手勢監(jiān)測識別技術，使得用戶可以用簡單的手勢來操控電腦和移動設備。
Flutter被Google收購后主要應用在Android以及Google X項目中。
Wavii（2013年4月23日被Google收購）
Wavii是一家成立于2009年3月的自然語言處理技術公司，總部位于西雅圖。
Wavii主要做的是掃描網(wǎng)絡、尋找新聞、然后進行總結(jié)，并附上文章來源的全文鏈接。
Wavii被Google收購后主要應用在Google Knowledge Graph（Google知識圖譜）中。
DNNresearch（2013年3月12日被Google收購）
DNNresearch公司是由深度學習大神Geoffrey Hinton與他的兩個研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever成立。由于谷歌在本次收購中沒有獲得任何實際的產(chǎn)品或服務，所以本次收購實際上屬于人才性收購，收購的主體是為了這三人團隊。
Viewdle（2012年10月1日被Google收購）
Viewdle是一家成立于2006年的烏克蘭公司，被收購前主要做的是增強現(xiàn)實和面部識別。
Viewdle曾經(jīng)推出的應用包括SocialCamera和Third Eye，Social Camera是其推出的首款應用，用戶只需通過Faceprint教會你的相機識別好友，此后只要照片中出現(xiàn)了這些好友，SocialCamera就可以自動為他們打上標簽。
Viewdle被Google收購后主要應用在Android中。
Clever Sense（2011年12月13日被Google收購）
Clever Sense是本地推薦應用Alfred的開發(fā)商。Alfred的獨特之處在于它將人工智能和機器算法有機結(jié)合，為用戶提供個性化的場所推薦，推薦的場所包括附近的餐館、咖啡廳、酒吧和夜店。
Clever Sense被Google收購后主要應用在Android中。
PittPatt（2011年7月23日被Google收購）
PittPatt是一家由卡耐基梅隆大學孵化的專注于人臉識別和模式識別公司，其開發(fā)了一項能在照片、視頻和其他媒介之中識別匹配人臉的技術，創(chuàng)造了一系列人臉檢測、跟蹤和識別的算法。
PittPatt的人臉檢測和跟蹤的軟件開發(fā)工具包（SDK）能在照片中確定人臉的位置，在視頻中跟蹤人臉的移動情況。
PittPatt被Google收購后主要應用在Android中。
SayNow（2011年1月25日被Google收購）
SayNow是一家成立于2005年的語音識別公司，總部位于美國加州帕羅奧托(Palo Alto)市。
SayNow的平臺可將語音通訊、一對一通話和集團通話整合到Facebook和Twitter等社交網(wǎng)站，以及Android和iPhone手機應用中。
SayNow被Google收購后主要應用在Google Voice中。
Phonetic Arts（2010年12月3日被Google收購）
Phonetic Arts公司是一家位于英國的語音合成技術廠商。被Google收購前Phonetic Arts公司的語音合成技術主要用在游戲中，但谷歌希望將該技術用于其電腦聲音自動輸出系統(tǒng)，以使機器合成的人聲更像人類的聲音以及更加流利。
Phonetic Arts被Google收購后主要應用在Google Voice和Google Translate中。
Metaweb（2010年7月16日被Google收購）
Metaweb是一家從事語義搜索（Semantic Search）技術開發(fā)的風險企業(yè)，目標是開發(fā)用于Web的語義數(shù)據(jù)存儲的基礎結(jié)構(gòu)。
Metaweb被Google收購后主要應用在Google Search中。
Neven Vision（2006年8月15日被Google收購）
這個可以說是Google最早在人工智能領域的收購了，可以追溯到2006年。
Neven Vision是一家圖像識別技術公司，其能自動從圖片里提取信息、并且辨認圖片的內(nèi)容，被收購前主要應用于手機以及美國政府和執(zhí)法部門的計量生物學應用中。
Neven Vision被Google收購后主要應用在Picasa以及Google Goggles中。
小結(jié)：
從2006到2016，Google在人工智能領域的收購一直沒有斷過。
這十年來，我們見證了AlphaGo在人工智能技術上的突破，也見證了人臉識別、語言識別、深度學習等技術從實驗室走進我們的日常生活。
未來會怎樣？
讓我們接著看下去。
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