Shanghai Metroのチケット自動販売機には、独自の機能があります。マシンに行って、どこに行きたいかを言う前に、自動的にルートを推薦し、それに対応する地下鉄のチケットを発行します。また、地下鉄のピーク時の運転時間を短縮するため、操作ボタンを使わずに音声でチケットの購入を完了するように設定されています。
各チケットマシンは、誰が話しているかを特定し、チケット購入者の声を群衆から抽出し、転記し、それが何を意味するのかを理解しなければなりません。同時に、ユーザの顔は、数秒で顔認識システムを介して大規模なデータベースと比較される。
これを行うために、チケット自動販売機はいくつかの洗練された機械学習アルゴリズムを使用しますが、本当に重要なのはアルゴリズムそのものではなく、その背後にある場所です。クラウドコンピューティングシステムが所有しています。
Alibabaは、サプライチェーンの最適化、消費者のためのパーソナライズされた推奨の作成、Amazon EchoのスマートなスピーカーデバイスTmall Genieなどの製品の構築のために、既に人工知能と機械学習を使用しています。中国政府は2030年までに約1,500億ドル規模の人工知能産業を創設し、国内の研究者がこの分野を支配するよう促している。
クラウドベースの人工知能は、コンピュータやインターネットに接続して誰にも価格を下げるだろうとしてではなく、アリ・ババの目標は、業界のリーダーになることであるクラウドベースの人工知能は、クラウドストレージ（Dropboxなど）やクラウド・コンピューティング（Amazon Webサービス）のようなものです人々は新しいビジネス開発を可能にする強力なリソースを提供します。
その結果、中国と米国の間で真の人工知能競争は二つの主要なクラウド企業間の競争になり、彼らは人工知能や都市サービスプロバイダー会社を利用するようにしたい人になるために努力しています。そして、アリババに加えます中国の技術大手は、人工知能サービス市場でGoogle、Amazon、IBM、マイクロソフトと競争する準備が整っており、人工知能が開発されて使用される過程でこの業界の有力企業が強く発言することは間違いない。
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1999年、杭州のアパートアリババで作成された馬は、これは単純な電子商取引プラットフォームです。メインエントランスのアリババのオフィスの本部を含め現在、アリババ本社大型ビルから数ブロック、従業員の数万人、オレンジの漫画のマスコット。
現在、アリババのコアビジネスは、商品の販売のまま、企業と企業の間の取引のためのプラットフォームを提供しています。しかし、これは、物流、配信プラットフォーム、広告やマーケティングネットワーク、クラウドコンピューティング、および金融などの他の有利なビジネスを、生み出しましたサービス会社姉妹会社アリペイアリ金サービスの操作により、ユビキタスモバイル決済アプリケーション。アリペイに加えて、アリゴールドのドレスだけでなく、ローン、保険、投資、ビジネススマートフォン。
アリババ「光棍節商品に同社は、月曜日（11月27日）、ネットワークの国内最大のオンラインショッピングの日、すべての小売業者の最後の11月11日、昨年に比べてより$ 25億、販売しましたわずか$が取れて6.59億円の売上高。
同社の成功はまた、杭州は、活気に満ちた科学技術都市となっていましょう。杭州は今インキュベーター、政府の補助金によって資金を供給部品の数十を持って、これらのインキュベータにAlibabaの従業員で働いている多くの企業が満たされました彼はアリババの起業家で働いていました。
アリババの創業者は明らかにこれが正しいとは思いません。同社の技術開発ディレクターLiuxiang温家宝（音訳）は言った「Maは良いビジネスモデル、事業とハードワーキングチームは、ので、我々は成功している理由であると信じています」。 'しかし、激しい競争の時代に同社は、馬はアリババの巨人のような成功をもたらすことができないビジネスモデルだけに頼ることと信じている。彼の信念は、その技術でした。 "
昨年10月Maが、同社は今後3年間で達磨病院という名前のその研究機関のための$ 15億支出することを発表しました。仏教のダルマの研究所の名前は、伝説的なインドの僧侶は、5世紀仏教では、中国に持ってきた
すでに欧米の技術革新のアサーションの模造のうち、中国のテクノロジー企業。経済協力開発機構（OECD）によると、2000年から2016年の期間のための中国のR＆D支出は現在4120億に$ 40.8万人から、10倍に増加2016年のドル。米国のR＆D支出は$ 46.4億ドルに達したが、2000年以降、米国のR＆D支出は唯一の第三増加しました。
アリババ中国はすでに最大のR＆Dセンターで、2017年のR＆D支出は$ 2.6億ドルであった。達磨将来病院は以上$ 7億その研究予算を3倍になります。これは、アリババは、IBMを上回るだろうということを意味する可能性があり、 FacebookとFordを買収し、世界のリーダーであるAmazonとAlphabetとのR＆Dへの投資額の差を狭めた.2017年にAmazonとAlphabetは161億米ドルと139億米ドルを費やした。
ダーマーの家は、ブロックチェーン、コンピュータセキュリティ、金融技術、量子コンピューティングなどの基礎技術や新興技術を扱う研究グループを扱っていますが、人工知能は最も重要なものの一つであり、最も大きな可能性を秘めています。
Dharma Houseは、20世紀の偉大なビジネスリサーチラボに触発されたようです。劉氏は、材料、エレクトロニクス、ソフトウェアの基礎研究を行い、トランジスタ、レーザー、デジタルを発明したAT＆TのBell Labs Liu氏は、米国の国防総省高度研究プロジェクト庁（DARPA）が同じプロジェクトに参加するために異なるチームに資金を提供する方法にも影響を受けている、とLiu氏は述べています。 。
AlibabaはアルファベットやAmazonなどの企業から明らかに学んでおり、これらの企業と同様に、クラウドコンピューティングプラットフォームをリリースした。これは2015年に開始された中国企業が初めて発表したクラウドコンピューティングプラットフォームです。大規模なアップグレードが行われ、提供されるツールはGoogle CloudやAmazon Web Servicesに似ており、音声認識や画像分類などのソリューションが含まれています。
これらのツールの開発は、Alibabaの主要な技術課題です。これは、人工知能に対する企業の野心と、クラウドコンピューティングがその中でどのように役割を果たすかを示しています。
別の信号は、アリの雲もTensorFlow GoogleやアマゾンMXNetを含んで深い学習フレームワーク、他のいくつかの企業を支援するために始めた、ある。深い学習がマシンIDを訓練するために、多層ニューラルネットワークを介して、入力するデータがたくさんあります技術的なもの。それはテクノロジー企業が彼らのを入力するようにユーザーを引き付けるために一部には、自分自身の深い学習の枠組みを構築するために多大な努力を取る理由なども、人工知能法の最も重要な分野である車両の自動運転の面に使用することができ、音声転写Alibabaは、競合他社のフレームワークをサポートすることで、プラットフォームを使用する理由を開発者に提供します。
それがすべてではありません：劉はそれがアリババはその開発のいくつかのコードをポストするかどうかを尋ねられたときより多くのエンジニアがクラウドに魅了させることが、彼の深い学習フレームワークに取り組んでアリババを意味するものでは、彼女は答えました：それが成熟するとそれは起こります。
スマートな答え
アリババは最近、人工知能の進歩の多くを作った。先月、同社は、研究チームはこれまで以上に、テキストを読んで、このテキストについての簡単な質問に答えることができる人工知能プログラムをリリースしましたすべてのバージョンがより正確です。
プログラムがコンピュータ化された応答システムの標準テスト・データ・セットであるスタンフォードQ＆データセット（SQUAD）、で問題に行われるので、このテキストは。むしろ中国よりも英語であることに留意すべきである。アリババいくつかのプロジェクトは、高いマイクロソフト、サムスン、他の企業よりもそのスコアを革新的な機械学習技術を使用しています。これは少し欺瞞的であるが、それは（平均的な人のスコアよりもより高いですが、それが計画を意味しないことは注目に値します実際に）それの内容を読んでいる理解しています。
しかし、Alibabaの人工知能の進歩のスピードが驚異的であることは注目に値する。同社は、2017年9月にSQuadの競争に参加するための最初の申請を提出した。中国最高の科学研究機関は、人工知能の分野での激しい競争を反映しているとSFP競争の責任者であるスタンフォード大学の博士課程学生であるPranav Samir Rajpurkarは述べた。
同チームのメンバーは、Alibabaがこのプロジェクトを使用して、オンライン市場での自動顧客サービスを改善していると述べています。Alibabaは最新の言語理解技術をプラットフォームやアプリケーションに展開したいと考えています。
アリの人工知能への道、彼とGoogle Amazonとの距離は？
アリババ人工知能研究者はまた、このような対立のネットワークを生成するなど、他の最先端のプロジェクトを、研究している、GANは、Googleの研究者によって開発されたこのエキサイティングな新しい機械学習法で、お互いに対して2つのニューラルネットワーク;ここで、他の真と偽を区別しようとした一方で、実環境からのデータのようなルックスを主張しようとしている。この技術は、コンピュータラベルのないデータをより効率的に学ぶことができ、また、リアルな合成画像や動画を作成するために使用することができます。
クラウドデータ収集
上海地下鉄の人工知能技術を使ったスマートシティは、中国の未来になりそうだ。アリババのクラウド人工知能ツールの1つは都市の脳と呼ばれている。 City Brainのスイートで、交通情報の管理と都市監視ビデオの分析に特化しています。
また、トロントの郊外を自家用車、配達ロボット、人工知能に基づいた管理システムで変革するAlphabet's Sidewalkプロジェクトなど、西洋の実験もありますが、中国は人工知能開発の規模が大きくなっています。国内の技術企業は、グローバルな人工知能分野でより多くの利点を持っているようにします。
巨大な人口ベースのおかげで、多くのデータを得ることができ、中国のテクノロジー企業の別の利点。例えば、Alipayのアリの金の操作は520人の以上の万人のユーザーを務めている、同社は、ユーザーの日々の金融取引や社会的関係を通ってくることができます信頼性を判断する。
さて、アリババはまた、多くの言語を学ぶために、世界第5位のアマゾンクラウド、グーグル、マイクロソフトとIBMのコンピューティング・プロバイダーの後に、独自の人工知能技術輸出のように。アリババのクラウドコンピューティングプラットフォームを持っています英語版を含む今週、Alibabaはヨーロッパの開発者と企業向けに新しいバージョンを発表し、シンガポール南陽技術大学と共同で新しい人工知能研究所を設立しました。
いくつかの点でアリババは、競争のであったといえる。12月には、それが事故の自動検出など、スマートシティのサービスを提供し、交通流のビデオプラットフォームの最適化を支援するためにマレーシア政府とのコラボレーションを発表しました。
この技術は世界を変えることができますどのように判断するのに役立ちます。そして、アリババは間違いなく将来の重要な一部となり、人工知能でより堪能中国の技術の巨人、と。
ハーバード・ビジネス・スクール（ハーバード・ビジネス・スクール）、中国の専門家ウィリアム・カービー（ウィリアム・カービー）は、言った：「ビジネス環境では、アリババは、私の意見では、人工知能の使用における重要なイノベーターである、中国のAlibabaのビジネスの変化。方法は、多くのことを行っている。彼らは「あらゆる分野で意欲的です。