deepmind人工智能技术(历史上的今天谷歌收购)
整理 | 王启隆
透过「历史上的今天」,从过去看未来,从现在亦可以改变未来。
今天是 2022 年 1 月 26 日,在 1997 年的今天,《纽约时报》在一篇关于新旧金山公共图书馆的文章中记录了电子书和纸质书之间的争论。当时的批评者抱怨说,图书馆为计算机终端牺牲了太多的书本空间,为在线信息牺牲了太多的书籍;人们感叹传统卡片目录的终结,这标志着许多图书馆进入了信息时代。你如今还会看纸质书吗?回首过去,看看历史上的 1 月 26 日还发生了哪些改变了我们如今生活习惯的关键事件。
1931 年 1 月 26 日:日本首批计算机的制造者 Eiichi Goto 出生
图源:维基百科
后藤英一(Eiichi Goto)出生于 1931 年 1 月 26 日,他是日本计算机科学家,日本第一台通用计算机的制造者。后藤出生于东京涩谷,1953 年毕业于成庆高中后,就读于东京大学。在高桥英寿的指导下,他继续在东京攻读物理学研究生课程,并于 1962 年获得博士学位。1959 年,他成为东京大学的教员。1968 年,他成为 RIKEN 信息科学实验室的首席科学家,直到 1991 年。后藤于 2005 年 6 月 12 日因糖尿病并发症逝世,享年 74 岁。
1954 年,当他还是一名研究生时,后藤英一发明了 Parametron ,这是一种将铁氧体磁芯与电容器相结合的电路元件,可产生可控制时序的电振荡。这为当时用于构建计算设备的真空管技术提供了一种替代方案。他于 1958 年基于参数的逻辑完成了日本制造的第一批通用计算机之一 PC-1 的构建,不久之后,后藤在 1961 年访问麻省理工学院期间设计了第一个时间最优解决方案来解决细胞自动机设计问题。后藤因在 Parametron 和 PC-1 方面的工作获得了 1959 年朝日奖,他于 1988 年获得大河内纪念技术奖,并于 1989 年因其在电子束成形方面的工作而被日本政府授予紫绶带荣誉勋章。
资料来源:维基百科
1947 年 1 月 26 日:万维网的共同发明人 Robert Cailliau 出生
罗伯特·卡里奥(Robert Cailliau)出生于 1947 年 1 月 26 日,他是一位比利时信息工程师、计算机科学家。他与其 CERN 同事蒂姆·伯纳斯-李一起开发了万维网(WWW)。他设计了万维网的历史标志,于 1994 年在 CERN 组织了第一次国际万维网会议,并于 1995 年帮助将 Web 开发从 CERN 转移到了全球 Web 联盟。卡里奥还与 James Gillies 博士一起撰写了《万维网是如何诞生的》,这是关于万维网起源的第一本长篇著作。
图源:维基百科
卡里奥出生于比利时通厄伦,1958 年他随父母搬迁到安特卫普。中学毕业后,他进入大学,于 1969 年以电子工程及机械工程方向的土木工程师专业毕业于根特大学。随后,他又于 1971 年在密歇根大学获得了计算机、信息与控制工程的理学硕士学位。在比利时军队服役期间,他维护了一个 Fortran 程序来模拟部队调动。
1974 年 12 月,他开始作为研究员在欧洲核子研究组织(CERN)的同步加速器(PS)部门工作,从事加速器控制系统的研究工作。1987 年 4 月,他离开 PS 部,成为数据处理部(Data Handling division)计算机系统办公室(Office Computing Systems)的团体领袖。1989 年,蒂姆·伯纳斯-李提出一个超文本系统,目的是为访问 CERN 文档及其相关的文档提供多种方式。伯纳斯-李在 1990 年 9 月至 12 月创建了系统,称其为万维网。这段时间内,卡里奥与伯纳斯-李联合发起了项目经费的计划。随后,卡里奥成为项目的关键支持者。
1993 年 12 月,他着手准备第一次国际万维网会议,会议最终在 1994 年 5 月举行。会议最终吸引了众多网络先驱来参加,达到 380 人,在网络的发展史上是一个里程碑。会议促使国际万维网会议委员会成立,从那时起每年都组织会议。1994 年,他与欧盟委员会启动了“Web for Schools”项目,将网络引入教育资源。在他协助将网络发展的任务从 CERN 转移到 W3C 后,他的时间都投入到公共通信的相关工作中。他于 2007 年 1 月提前从 CERN 退休。
如今提到万维网,很多人会想到蒂姆·伯纳斯-李,从而忽略卡里奥的名字,就好像提到苹果时很多人会想到乔布斯而忘了沃兹。但在万维网的历史和将来,卡里奥都是一个无比重要的组成部分;他经常在国际会议上发表许多主题演讲,如今他计划为全欧洲的互联网做贡献,致力于打造一个信息化的社会。你还知道哪些容易被忽视的互联网名人吗?欢迎在评论区分享。
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1983 年 1 月 26 日:曾经的电子表格软件霸主 Lotus 1-2-3 首次发布
Lotus 1-2-3,是美国莲花软件公司(Lotus Software)于 1983 年起所推出的电子表格软件,在 DOS 时期广为个人电脑用户所使用,是一套杀手级应用软件。但在 Windows 兴起后,微软铺天盖地营销其 Microsoft Office 软件,因此 Lotus 1-2-3 逐渐式微,退出了历史舞台。1980 年代后期,Lotus 1-2-3 因微软推出“Excel”而受到极大威胁,1988 年微软从莲花手上夺下 12%的市场,还在不断扩大战果。Lotus 1-2-3 因为是用汇编语言撰写的,在移植上有一定的难度,迟至二年后才推出。微软在操作系统平台的优势下,Excel 逐渐取代了 Lotus 1-2-3 ,成为主流的电子表格软件。
图源:CSDN 下载自东方 IC
美国莲花软件公司,是由米奇·卡普尔(Mitch Kapor)在 1982 年创建的软件公司,他们推出的 Lotus 1-2-3 红极一时,击败了微软的 Multiplan,几乎垄断了电子表格。Lotus 1-2-3 的命名原因是它本身所拥有的三大功能:第一、强大的表格(spreadsheet)功能;第二、图形集成功能;第三、简易数据库功能,故称为 1-2-3,在当时这三种功能原本是由三个不同的软件分别来执行。事实上其本身还具有文字处理、文件管理的功能。
1983 年 1 月 26 日,Lotus 1-2-3 首次发行,成为 IBM 兼容电脑的第一套杀手级应用软件,功能多而且运算速度快,很快就成为世界上第一个销售超过 100 万套的软件,当时微软的查尔斯·西蒙尼(Charles Simonyi)回忆说:“我第一次看到 Lotus 1-2-3,我就知道我们遇到麻烦了(I knew we were in trouble the first time I saw it.)”。第二版的 Lotus 1-2-3,被称为 Symphony,也有人叫它 Lotus 1-2-3-4-5,因为它在 1-2-3 的基础上又拼装了文字处理和通信功能。
在落败于 Excel 后,1995 年 6 月 11 日,IBM 于以 35 亿美元收购了莲花公司。莲花从此成为了 IBM 的一家子公司,而 Lotus 1-2-3 也成为了 IBM 公司的五大软件产品线(Information Management、Lotus、Rational、Tivoli、WebSphere)之一。如今,IBM Lotus 1-2-3 已于 2013 年 6 月 11 日停止销售,软件支持服务持续到了 2014 年 9 月 30 日正式结束。和微软争锋的软件很多,但能像网景和火狐一样存活下来,凤凰涅槃,并非一件易事。
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2000 年 1 月 26 日:XHTML 问世
XHTML,即“可扩展超文本标记语言”(Xtensible HyperText Markup Language),是一种标记语言,表现方式与超文本标记语言(HTML)类似,不过语法上更加严格。从继承关系上讲,HTML 是一种基于标准通用标记语言(SGML)的应用,是一种非常灵活的指标语言,而 XHTML 则基于可扩展标记语言(XML),XML 是 SGML 的一个子集。XHTML 1.0 在 2000 年 1 月 26 日成为 W3C 的推荐标准。
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XHTML 是 3 种 HTML 4 文件根据 XML 1.0 标准重组而成的;于 2002 年 8 月发表的 XHTML 1.0 的建议中,W3C 指出 XHTML 家族将会是 Internet 的新阶段。而转换使用 XHTML 可以令开发人员接触 XML 和其好处,并可以确保以 XHTML 开发的网页于未来的兼容性。HTML 语法要求比较松散,这样对网页编写者来说,比较方便,但对于机器来说,语言的语法越松散,处理起来就越困难,对于传统的电脑来说,还有能力兼容松散语法,但对于许多其他设备,比如手机,难度就比较大。因此产生了由 DTD 定义规则,语法要求更加严格的 XHTML。
大部分常见的浏览器都可以正确地解析 XHTML,即使老一点的浏览器,XHTML 作为 HTML 的一个子集,许多也可以解析。也就是说,几乎所有的网页浏览器在正确解析 HTML 的同时,可兼容 XHTML。当然,从 HTML 完全转移到 XHTML,还需要一些过程。总而言之,XHTML5 并非可扩展 HTML 的后继语言,而是对 XML 序列化的 HTML5 的称呼,延续了一部分原本 XHTML 的精神而加入 HTML5,成为 HTML5 规格的一部分。XHTML 1.1 就是 XHTML 最后的独立标准,2.0 止于草案阶段。XHTML5 则是属于 HTML5 标准的一部分,且名称已改为“以 XML 序列化的 HTML5”,而非“可扩展的 HTML”。如今,XHTML5 比起 HTML5 并非主流,W3C 也建议大多数人使用 HTML 语法,而不是 XHTML 语法。
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2011 年 1 月 26 日:知乎上线
知乎是一家创立于 2011 年 1 月 26 日的中国社会化问答网站,产品形态与美国在线问答网站 Quora 类似。“知乎”在文言文中意为“知道吗”,2012 年 2 月底,知乎使用“发现更大的世界”作为其宣传口号。截至 2017 年 9 月 20 日,知乎注册用户数超 1 亿 ,日活跃用户量达 2600 万,人均日访问时长 1 小时,月浏览量 180 亿。截至 2016 年 5 月,知乎累计产生了 1000 万个提问、3400 万个回答和 3500 万个赞同。2021 年至纽交所上市,不过仍未盈利。
知乎由北京智者天下科技有限公司所持有,其法律代表人是李大海。智者天下亦开发了包括 Android、iOS 平台的手机“知乎客户端”、“知乎群组”、“知乎日报”与“公益壹点通”四款手机应用程序。如今,在挖掘优质创作会员与投入自有内容的同时,随着多样性的社群文化增加,知乎越来越类似于 Reddit 等同好论坛,成为了许多人的互联网社交网站。
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知乎团队成员在创立初期只有十多人,周源和其同事李申申是知乎的联合创始人,分别担任知乎的 CEO 和 CTO;原创新工场的投资经理黄继新担任知乎的 COO;原网易微博产品经理黄海均担任知乎的产品经理;成远和胡维则负责知乎的产品运营。随着知乎的发展,知乎用户被称为知友,知乎团队人数也逐渐增多。知乎在创建初期邀请了大量互联网界的知名人士,如愿创建起了良好的基础氛围。在运营的过程中,知乎也通过“赞同、反对、没有帮助”等本身的投票功能,以及外部输出的知乎阅读、知乎日报等方式鼓励用户共享高质量的内容。
知乎中出现大量有一定特征的提问标题,如“如何评价/看待 XXX”、“XXX 是怎样的体验/怎样一番体验”等。此外,回答中的“谢邀”(感谢其他网友邀请回答问题)、“以上”(用于结尾表示回答完毕)等也是知乎体的特征之一。知乎的注册用户可以面向社群提出问题,也可以向指定的用户提出问题。每个用户在首页都可以看到自己所关注用户所回答、关注、赞同的问题,也可以看到所关注话题的更新。用户还可以邀请至多六名用户来回答某个问题。为了让用户及时获取自己感兴趣的内容,知乎员工会收集一些用户感兴趣的高质量回答,通过“每周精选”或“知乎阅读”的方式推送给用户。同时其领域功能能让用户系统地发现所感兴趣领域的优质问答。
随着互联网的发展,越来越多的人可以通过网络了解到以前不知道的知识;而问答网站作为以“人与人”交互的平台,让许多普通人也有了和专家在网络上面对面的机会,很多时候可以提供搜索引擎无法找到的偏僻知识。你认为在不久的未来里,人工智能和大数据会让搜索引擎发展到比人类回答专业知识还快吗?欢迎参与本期投票,在评论区分享你的真知灼见。
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2014 年 1 月 26 日:Google 收购 DeepMind
DeepMind 是一家英国的人工智能公司。公司由 Demis Hassabis、Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 于 2010 年创立,最初名称是 DeepMind 科技(DeepMind Technologies Limited),在 2014 年被谷歌收购。DeepMind 公司总部位于伦敦,在加拿大、法国和美国。2015 年,DeepMind 成为谷歌母公司 Alphabet 的全资子公司。
图源:CSDN 下载自东方 IC
DeepMind 于 2014 年开始开发人工智能围棋软件 AlphaGo,2016 年,DeepMind 的 AlphaGo 程序在五场比赛中击败了人类职业围棋选手、世界冠军李世石。2017 年 10 月 19 日,AlphaGo 的团队在《自然》杂志上发表了一篇文章,介绍了 AlphaGo Zero,这是一个没有用到人类数据的版本,比以前任何击败人类的版本都要强大。通过跟自己对战,AlphaGo Zero 经过 3 天的学习,以 100:0 的成绩超越了 AlphaGo Lee 的实力,21 天后达到了 AlphaGo Master 的水平,并在 40 天内超过了所有之前的版本。2019 年 1 月 25 日,DeepMind 人工智能 AlphaStar 在《星际争霸 II》以 10:1 战胜人类职业玩家,改变了许多人对于“人工智能无法完成团队协作游戏”的印象。
2016 年,DeepMind 将其人工智能转向蛋白质折叠,这是科学中最棘手的问题之一。2018 年 12 月,DeepMind 的 AlphaFold 通过成功预测 43 种蛋白质中的 25 种最准确的结构,赢得了第 13 次蛋白质结构预测技术关键评估(CASP)。“这是一个灯塔项目,我们第一次在人力和资源方面对一个基本的、非常重要的、现实世界的科学问题进行重大投资,”哈萨比斯对卫报说。2020 年,在第 14 届 CASP 中,AlphaFold 的预测达到了与实验室技术相当的准确度分数。科学评审小组之一安德烈·克里什塔福维奇博士将这一成就描述为“真正了不起的”,并表示预测蛋白质如何折叠的问题已“基本解决”。
继 AlphaGo 之后,Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 曾表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸 II》(StarCraft II)深度 AI 如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网络去学而习得与人类相同的思考力。你对于人工智能的极限都有哪些遐想呢?欢迎在评论区分享你的真知灼见。
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