在穀歌買買買的道路上，為什麼收購DeepMind是最成功投資
從2014年初，穀歌收購了人工智慧科技公司DeepMind（英途下禮拜即將前往英國，
當然，DeepMind給穀歌帶來的價值遠不止這些，在穀歌不斷買買買的路上，收購DeepMind絕對算得上最成功的投資之一。
《經濟學人》就發表了一篇長文對 DeepMind 之于穀歌以及 Alphabet 的重要意義進行了一番剖析。
如果DeepMind能夠成功研製出通用型AI，這等同于創造了一種可不斷複製的數位化員工，並用於解決各種問題。哪怕DeepMind無法研製出等同于或超越人類水準的人工智慧，它已取得進展的AI學習軟體也有利於其它業務，例如，通過減少電耗而節約開支。
DeepMind之于穀歌：非同尋常的戰略
DeepMind位於倫敦國王十字火車站附近一棟不起眼的樓房中。從外部看，一點都看不出來這家公司有什麼特別之處，值得穀歌和Facebook爭相購買。2014年1月，穀歌勝出，以6.6億美元買下了這家AI公司。在此之前，穀歌在機器學習和AI領域已處在最前沿的位置，為什麼要大費周章地購買位於英國的AI公司？DeepMind究竟會帶來怎樣的價值？
2015年10月之前，穀歌的巨額廣告收入讓DeepMind等項目可以無後顧之憂地自如發展。
在這種形勢下，為何購買DeepMind這一問題就值得探討了。但理解DeepMind的價值並不是一個簡單的金融問題，而需從更深的層次來分析。
DeepMind帶來的最直接利益是，
此外，Alphabet也因DeepMind而贏得更大聲望。被收購後，
DeepMind的戰略意義還遠不止于人才吸納和公眾關注兩個方面。CEO兼聯合創始人德米斯-哈撒比斯（Demis Hassabis）把DeepMind描述為一種新型的研究機構，結合了學術界的長遠眼光以及“科技初創公司的活力和專注”。2010年，他與穆斯塔法-蘇萊曼(Mustafa Suleyman)和施恩-萊格(Shane Legg)一同創建了公司。萊格和哈撒比斯同為倫敦大學學院的神經科學研究者。蘇萊曼是哈撒比斯童年時結識的好友。
DeepMind的雙贏：背靠大樹做科研
據哈撒比斯的描述，DeepMind的總目標是“攻克智慧領域的難題”。這促使公司不斷研發多功能的、能夠像人類那樣廣泛和高效思考的“通用型”人工智慧。被穀歌購買擁有幾大吸引之處。一是，能夠獲得穀歌強大的計算資源。再者，穀歌的財力雄厚。如果實力較弱的公司購買了DeepMind，很可能要求它儘快生錢。在穀歌旗下做事，哈撒比斯就能夠更專注於研究，而不是運營公司。而DeepMind辦公地點和過去一樣依舊設在倫敦，與穀歌的矽谷總部之間保持安全距離，讓他能夠對DeepMind擁有更多的實控權。
如果他能夠成功研製出通用型AI，這明顯對Alphabet意義重大。這等同于創造了一種可不斷複製的數位化員工，並用於解決各種問題。從總體研究日程來看，DeepMind並不是一家以商業模式運作的公司。它的研發週期相當長。哈撒比斯的藍圖規劃長達20年.DeepMind希望在人腦運作方式的啟示下發明新型的AI演算法。這也是它擁有龐大的神經科學家團隊的原因。哈撒比斯聲稱，從人腦中獲取靈感使DeepMind截然不同于其它專注於機器學習、尤其“深度學習”的研究機構。深度學習是機器學習的一項重要分支，也是Google Brain專案的研發焦點。
哪怕DeepMind無法研製出等同于或超越人類水準的人工智慧，它已取得進展的學習軟體也有利於Alphabet的其它業務。今年7月，公司宣佈，DeepMind研發的學習軟體已經找到方法以節約用於冷卻穀歌資料中心的電力，節約幅度達五分之二。該軟體把資料中心的操作日誌進行壓縮，並以模擬形式反復執行壓縮任務以實現過程的優化。
魔鬼的步伐：進軍醫療市場
DeepMind已利用現有的AI成果為公司創收。蘇萊曼表示，某些研發進展可用於管理能源基礎設施、改進醫療系統以及改進潔淨水源。DeepMind已開始進軍醫療市場並從中盈利。今年11月，它與英國倫敦皇家自由醫院簽訂了為期五年的合同，任務是處理170萬名患者的醫療記錄。今年早些時候，DeepMind獲得了訪問其它倫敦醫院兩個資料庫的機會，通過分析約100萬份視網膜掃描報告，讓AI軟體尋找退行性眼疾的早期徵兆，或通過頭頸部癌症圖像讓AI軟體學會區分健康組織和癌組織。
挖寶：借助海量資料訓練人工智慧
資深的程式師和性能強大的電腦對AI業務至關重要。但獲取真實環境資料也至關重要。利用AI和機器學習技術改進醫院、電網和工廠等場合的不同系統時，需要具體的運算元據。
當然，Alphabet擁有海量可服務於這些目的的資料，以供DeepMind“挖寶”。但有關每個探索領域，DeepMind現有的資料還遠遠滿足不了需求。最近它參與了一個研究讀唇語的項目，並取得了成功，而成功的關鍵就在於研究團隊掌握了一個龐大的資料集。該專案的研究團隊主要來自牛津大學，並以電腦視覺研究者安德魯-西塞曼（Andrew Zisserman）為首。BBC向研究團隊提供了數十萬小時的新聞剪輯資料。如果沒有這些資料，他們根本無法讓AI系統接受讀唇語的訓練。
資料獲取對DeepMind未來的重要性，哈撒比斯持輕描淡寫的態度。他稱，讓人類工程師打造出類比待解決問題的模型就足夠了，再在這些模型中部署AI學習工具。但這並不是目前大多數機器學習系統的運作方式。“阿法爾狗”經歷了怎樣的魔鬼訓練才能打敗世界一流的圍棋棋手？它先得從16萬場人類對弈的圍棋比賽中學習數百萬棋步，然後才能展開反覆運算式的自我對弈，不斷通過訓練提升棋藝。如果DeepMind需要收集大量個人資訊，它將需要考慮清楚：如何應對消費者對企業訪問個人資料這類行為的擔憂？
如果DeepMind能夠解決這類問題，它將是Alphabet的無價之寶：一個演算法工廠。它將遠不僅僅是Alphabet的AI研究機構和人才集聚地。DeepMind處理過的資料仍屬於原本的擁有者，但從資料中學習的軟體將屬於Alphabet。無疑，在未來，DeepMind將把AI程式用來解決複雜問題，但它或許無法靠這種方式來創造大量營收。然而，AI軟體通過分析資料獲取的知識或技能將極具價值，讓穀歌為競標付出的一切努力物有所值。
Google的問題: 能否找到新的搖錢樹？
Alphabet仍在尋求新的搖錢樹，而搜索業務這一現成的搖錢樹正面臨嚴峻的挑戰。
伏爾泰曾說過，“判斷一個人憑的是他的問題而不是他的回答。”這句話剛好契合了谷歌的成功之道，穀歌根據使用者往搜尋引擎中輸入的問題來判斷用戶喜好，在提供搜索結果的同時推送高相關度的廣告。但數年來穀歌一直面臨一個問題：它能否創造一種盈利能力可與搜索業務相媲美的新業務？
迄今穀歌還未找到答案。2015年10月，控股公司Alphabet創立，旗下擁有穀歌等不同子公司。過去五年，Alphabet投入了460億美元的研發資金（如圖），其中許多資金被用Moonshot項目中，如，自主駕駛汽車、智慧隱形眼鏡以及互聯網熱氣球。在財報中，DeepMind被劃分為“其它項目”一欄中。自2015年初，被歸為“其它項目”一欄的業務共虧損60億美元。
紐約市場研究機構Pivotal Research Group的分析師布萊恩-維澤(Brian Wieser)表示，廣告業務佔據了Alphabet營收近90%的比例，幾乎所有利潤也都來自廣告。其中搜索廣告約占廣告總營收的四分之三。剩餘四分之一主要來自YouTube以及一項向非穀歌網站投放廣告的業務。
Google重組：高管被氣走
12月12日，Alphabet把自主駕駛汽車項目改頭換面為獨立子公司Waymo，以激勵員工更專注於讓產品實現商業化。事實上，Waymo不算十分獨立，因為這家公司仍位於Alphabet辦公地點內，也不會對外透露更多金融細節。其它業務的拆分則更為決然。過去半年，風投、無人機、自主駕駛汽車、高速網路和智慧恒溫器等業務的一些主管紛紛離開公司。Alphabet也正嘗試出售成績並不斐然的波斯頓動力機器人公司。
高管離開的原因在於，Alphabet對成本控制上的矛盾態度。2014年當穀歌以32億美元收購恒溫器製造商Nest時，穀歌承諾數年內將對Nest持續投資並助其擴大業務。但當Alphabet創立，整體格局重組後，態度就發生了改變。突然間，母公司要求子公司各自承擔盈虧。這激怒了一些高管，因為他們記得，在過去，穀歌會慷慨發放豐厚的薪酬、免費提供員工食物，這類福利待遇突然消失了。還有少數人樂觀地認為，Alphabet即將迎來同搜索業務一樣規模龐大、利潤豐厚的新業務。但一名離任的前高管表示，“你不可能兩次都抽中大獎。”
危機無處不在：廣告盈利業務受衝擊
與此同時，用戶使用互聯網的習慣開始發生改變，這將對穀歌的搜索廣告業務構成威脅。目前，使用習慣上存在兩大改變趨勢。一是利用語音獲取資訊，二是虛擬助手的興起。目前，Android設備中大約五分之一的搜索操作由語音完成，而不是文本輸入，隨著語音辨識功能的提升，這一比例將不斷增長。隨著可回復使用者語音請求的獨立智慧設備的崛起（如亞馬遜Echo以及穀歌Google Home），語音功能也將變得更重要。
當這類設備能夠支援更複雜和精細的互動功能時，用戶將依賴它們來執行原本大多通過上網才能完成的操作，如，訂購禮品、預定機票、定位附近的商店。能夠預測使用者需求的虛擬助手設備Google Home以及即時通訊應用Allo，也在為構建這種前景出力，但這些設備或應用在將來或許會對谷歌賴以生存的廣告盈利模式造成衝擊。在未來，“搜索”將更專注於任務的執行和資訊的獲取，而且在新型的搜索環境中，如通訊應用或智慧家居設備中，廣告的推送或許會讓用戶覺得彆扭或不快。在Stratechery博客上撰稿的科技分析師本-湯普森（BenThompson）表示，“隨著從搜尋引擎向回復請求服務的轉變和調整，穀歌的公共實用性將提升，但它本身的經營模式將可能瓦解。”
亞馬遜Echo採納的免廣告模式對穀歌構成了直接威脅，原因在於，更多用戶開始直接在亞馬遜網站上搜索電子產品等商品，而非借助通用型搜尋引擎。據估計，55%的互聯網用戶開始在亞馬遜上搜索商品，這導致穀歌喪失了推送廣告的機會。
再調整：摸索新的盈利模式
Alphabet此前經受過一些因潮流轉變而引發的挑戰，如，移動設備興起，臺式PC遭遇寒潮。但它的廣告業務依舊紅紅火火，因為它摸索出在移動設備的小螢幕上推送廣告的適宜方式。未來，穀歌的廣告盈利模式可能會轉變為向穀歌服務促成的每筆交易收取酬金。穀歌已經在航空服務中運行這種模式了。通過穀歌服務諮詢航班的乘客若成功訂票，航空公司就會向穀歌支付一定的費用。如果用戶對著手機說“訂個披薩”，穀歌也可以按照同樣的思路收取費用。但是應如何選擇合作的披薩公司，用戶是否對訂披薩的過程感到滿意，這些都是棘手的問題，恐怕穀歌現在還未考慮這麼多。
文章參考：網易智能
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當然，Alphabet擁有海量可服務於這些目的的資料，以供DeepMind“挖寶”。但有關每個探索領域，DeepMind現有的資料還遠遠滿足不了需求。最近它參與了一個研究讀唇語的項目，並取得了成功，而成功的關鍵就在於研究團隊掌握了一個龐大的資料集。該專案的研究團隊主要來自牛津大學，並以電腦視覺研究者安德魯-西塞曼（Andrew Zisserman）為首。BBC向研究團隊提供了數十萬小時的新聞剪輯資料。如果沒有這些資料，他們根本無法讓AI系統接受讀唇語的訓練。
資料獲取對DeepMind未來的重要性，哈撒比斯持輕描淡寫的態度。他稱，讓人類工程師打造出類比待解決問題的模型就足夠了，再在這些模型中部署AI學習工具。但這並不是目前大多數機器學習系統的運作方式。“阿法爾狗”經歷了怎樣的魔鬼訓練才能打敗世界一流的圍棋棋手？它先得從16萬場人類對弈的圍棋比賽中學習數百萬棋步，然後才能展開反覆運算式的自我對弈，不斷通過訓練提升棋藝。如果DeepMind需要收集大量個人資訊，它將需要考慮清楚：如何應對消費者對企業訪問個人資料這類行為的擔憂？
如果DeepMind能夠解決這類問題，它將是Alphabet的無價之寶：一個演算法工廠。它將遠不僅僅是Alphabet的AI研究機構和人才集聚地。DeepMind處理過的資料仍屬於原本的擁有者，但從資料中學習的軟體將屬於Alphabet。無疑，在未來，DeepMind將把AI程式用來解決複雜問題，但它或許無法靠這種方式來創造大量營收。然而，AI軟體通過分析資料獲取的知識或技能將極具價值，讓穀歌為競標付出的一切努力物有所值。
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再調整：摸索新的盈利模式
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文章參考：網易智能
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