2019年,有两件事一贯困扰着孙正义:软银的投资失落败,以及日本科技的掉队。

面对媒体,孙正义酸心肠说道,科技家当险些从日本消逝了,我们正在成为一个被遗忘的国家。
即将到来的AI革命,这天本重回牌桌末了的机会[1]。

随着ChatGPT问世,孙正义的呼吁终于成为了共识。
然而,正当日本举国动员,准备一脚油门闯入赛道时,却创造了一个尴尬的事实:

日本目前的AI研究,非常依赖隔壁邻居为首的老外。

日本AI失落去的不止三十年

对此,RIKEN改造聪慧综合研究中央卖力人杉山将,曾做过一项统计。

RIKEN(理化学研究所)这天本唯一的国家级科研机构,顶级头脑聚拢地。
汤川秀树等日本诺奖得主,都曾在这儿搞过研究。
然而,那些被AI顶会收录的RIKEN论文,近一半的作者都从属于外国大学,个中约一半的人来自中国[2]。

本土无人可用,使得日本在天生式AI浪潮里,始终处于失落语状态。

然而,如若回溯历史,会创造日本也曾是个“AI超级大国”。

上世纪八九十年代,日本一度是深度学习的中央。
杨立昆、余凯、林元庆、贾扬清等载入科技史册的泰斗级人物,都曾在日本的AI实验室度过一段青葱岁月。

曾经攥着一手王炸的日本,为何会迈向老无所依的结局?

站在日本人的肩膀上

上世纪80年代,正在读大学的杨立昆,被一群“疯子”吸引了。

彼时,深度学习是个“已被证伪”的技能路线。
然而,仍有一小撮人在去世磕,这个中就包括了一批日本科学家。
杨立昆创造,当时大部分的深度学习论文,都这天本研究职员用英文写的。

这个中,对他影响最大的,是一位名叫福岛邦彦的日本人。

1980年,福岛邦彦参照猫的视觉构造,设计了一个叫做“神经认知机(Neocognitron)”的多层网络模型。

在生物的低级视觉皮层中,存在多个神经元,每个神经元只“掌管”一小部分视野。
随后,神经元网络到的信息会统一传输到视觉皮层,组合成完全的视觉图像。

受此启示,福岛邦彦给神经认知机设计了“感知光照“和“运动信息”两个神经元,分别用来“提取图形信息”和“组成图形信息”。
然而,福岛邦彦的神经认知机制,存在一个致命问题:太超前了。

当时,主流的神经网络只有1层,但神经认知机制有足足5层。

面对多层设计带来的各类问题,福岛邦彦一时找不到办理办法,导致神经认知机只能处理一些极其大略的事情。

直到1986年,辛顿提出了“反向传播算法”,这个问题才有了标准答案。

但若向前追溯反向传播算法,会创造其源头仍这天本人。
上世纪60年代,日本数学家甘利俊一提出的“随机梯度低落方法”,为其供应了技能灵感[6]。
只不过囿于特定时代的局限,甘利俊一没有条件在打算机上进行仿照验证。

1988年,杨立昆将神经认知机与反向传播结合在一起,打造出了大名鼎鼎的卷积神经网络。
直到本日,卷积神经网络仍是图像识别领域最主要的算法之一。

由此可见,这些定义一个时期的AI研究成果,都是站在日本科学家肩膀上实现的。

实验室里的中国人

同一期间,日本的家当界,拉开了更为激进的历史篇章。

彼时,日本步入极度繁荣的泡沫经济时期。
大型企业纷纭为爱发电,自掏腰包搭建中心实验室,发力根本科学。
这个中,要数NEC(日本电器株式会社)最为激进:它直接切入美国科技家当腹地,将实验室开到了普林斯顿和硅谷。

财大气粗的NEC Lab,很快聚拢了一大批日后响当当的名字。

西安交大软件学院院长、国家特聘教授龚怡宏,是第一个加入硅谷NEC Lab的国人科学家。
在他担当实验室主任期间,延揽了一众青年才俊。

个中既有触发科技巨子竞拍辛顿的余凯,也有林元庆、徐伟等生动在中国AI家当一线的技能大牛。

彼时,中国的打算机家当刚刚起步,吸纳不了那么多人才。
硅谷NEC Lab无缝承接了这个需求,并招揽了大批立志从事AI研究的国人科学家。

余凯接棒硅谷NEC Lab主任一职后,又招募来了黄畅。
当时,黄畅底下有一个名叫贾扬清的演习生。
在NEC Lab期间,贾扬清展露出了高超的数学和工程代码能力,曾让实验室众人坚信其日后必有所成绩。

这种薪火相传的孵化线,在林元庆接手硅谷NEC Lab后仍在连续。

他引进的演习生谢赛宁,后来与麻省理工教授何恺明共同提出了著名的ResNeXt模型。
2022年,谢赛宁还和OpenAI研究员Bill Peebles合著了论文《Scalable diffusion models with transformers》。

以这篇论文为根本,OpenAI打造出了视频天生模型Sora。

另一间位于普林斯顿的NEC Lab,同样招揽了杨立昆,以及支持向量机发明者Vladimir Vapnik等泰斗级人物。

可以说,历史上没有任何一家机构,能如NEC Lab这般,拥有此等高手如林的班底。

余凯曾在媒体专访中如此形容NEC Lab顶峰期间的影响力:如果你在谷歌上搜索美国NEC Lab,页面会急速弹出一句话,你要不要来谷歌事情[7]。

然而壮盛期间风光无两的NEC Lab,却早已埋下了衰败的草蛇灰线。

五月花号迷航

2002年,杨立昆刚在普林斯顿进行了一年的研究事情,NEC就开始施压。

管理层绝不客气地见告杨立昆,NEC对深度学习没有一丁点兴趣,并顺手开除了当时的实验室主任。
这段经历让杨立昆对家当界彻底失落望,跑回纽约大学当起了老师。

NEC溘然自毁长城,有两个不容忽略的现实缘故原由:

一是人们对AI失落去了信心。
彼时,无论是芯片的算力,还是数据的丰富程度,都远不敷以让深度学习发挥其潜力。
与此同时,“第五代打算机”项目的失落败,更是雪上加霜。

“第五代打算机”项目始于上世纪80年代,目标是打造AI驱动的超级打算机。

在日本的设想中,第五代打算机将具备回答问题、知识库管理、图像识别、代码天生等功能[8]。
这个“领先时期40年”的科研项目,一度将美国吓得不轻,立马取出补贴与日本竞争。

如此一拍脑袋的项目,结局可想而知。

1992年,五代机项目正式发布破产。
日本不仅白白摧残浪费蹂躏了数亿美金,还把其他跟风的国家给忽悠瘸了。
一怒之下,人们将任务归咎于AI。
日后很永劫光里,AI研究犹如过街老鼠,大家喊打。

其次,日本的中心实验室模式,此时也出了问题。

日本企业对付NEC Lab等中心实验室的定位,是纯粹的根本科研机构。
这种模式没有与市场和家当接轨,只是盲目追求多拿几个诺贝尔奖。
这让科学家们非常苦闷,内部时常调侃称“反正做的东西也用不到产品上”。

因此,当经济泡沫消逝,日本进入失落去的时期,毫无实际用途的中心实验室,天经地义地成了第一批“挨刀”的工具。

2009年-2020年间,NEC多次进行万人规模裁员,并大幅缩减研发经费。

在此阶段,中美科学家们纷纭选择自主创业,或另择良木而栖。

2012年,余凯受李彦宏约请,领导百度的AI业务。
在他的号召下,徐伟、黄畅等NEC Lab的同寅,也先后加入百度。
后来,他们又随着余凯一同创办了地平线。

日本花大力气点燃的AI火种,终极造就了本日中国AI的冲天火光。
2018年NEC第四次大裁员后,其美国实验室的技能中坚力量,险些已流失落殆尽。

孤胆英雄

日本AI高歌年夜进的步调,随着NEC美国实验室的落寞戛然而止。

环球人工智能的历史仍在连续,就彷佛五代机项目从未存在过一样;而曾经组建了全明星阵容的NEC Lab,也逐渐被淡忘。
在失落去的三十年里,日本险些没有在深度学习领域,留下任何一笔痕迹。

不仅如此,深度学习还在日本留下了根深蒂固的偏见。

2016年谷歌的AlphaGo击败了李世石,登上了环球科技新闻的头版。
这一年,中国出身了528家AI企业,催生371起AI投融资。
从科学家到VC,都激情亲切地评论辩论着深度学习的潜力。
然而,隔壁的日本,却是另一番风景。

同年,日本产经省也举办了一场全国人工智能大会。
有学者准备就深度学习提出两个企划案,却被同席的学术圈研究者提醒,“如果名字里加上深度学习的话,估计就没有人来听了吧”。

这种裹足不前的态度,这天本如今无人可用的主要诱因。

唯一意识到问题的,正是软银集团的孙正义。

2017年,孙正义在推出环球最大私募股权科技投资基金(愿景基金)时,笃定地表示,该基金只会根据一项策略进行投资,便是AI。

接下来的几年韶光里,软银在AI领域的投资不可谓不激进。

光是在季度和年度报告中,孙正义提到“AI”的频数就超过500次,并大手笔地为超过400家AI创业公司,注入1400多亿美元资金。
他乃至还在2020年胸有成竹地表示,亘古未有的投资狂潮,将使软银成为主导AI革命的投资公司。

然而,独木难支。
更尴尬的是,软银还押错了宝。

据风投数据库PItchBook于2023年公开的数据,在26家估值超过10亿美元的AI创业公司里,软银只投中了一家。

此外,孙正义虽然斥40亿美元投资英伟达,却在其股价暴涨前悉数抛售掉,与近10倍的涨幅收益失落之交臂。
如果不是押中了ARM,孙正义的AI投资或将颗粒无收。

在ChatGPT引爆天生式AI热潮的2023年,孙正义在股东大会上咬牙切齿地表示,自2022年末以来他就一贯在反省,“为自己犯了很多缺点感到羞愧”,“哭了好几天都停不下来”[13]。

失落去的时期

孙正义的眼泪,既是对软银频频押注失落误的仇恨,更是对日本AI家当的恨铁不成钢。

2019年时,孙正义曾不加掩饰笼罩地公开批驳:在当前最主要的科技革命上,日本已变成了一个“后进国”,而使其不断损失竞争力的实质缘故原由,是对进步的不贪婪[15]。

这番辞吐,掺杂了不少感情成分。
实际上,这些都不这天本AI老无所依的根本缘故原由。

深度学习从来都不是一场伶仃的革命。

2012年,深度学习能够爆发,实在有两个先决条件:一是算力进化,当时英伟达所开拓的GPU,已经初步能支撑起深度学习所需的算力。
二是互联网的全面铺开,填补了数据不敷的问题。

集成电路、互联网、云打算,随着这些前置家当陆续成熟,深度学习才得以登上历史舞台。
然而,这些家当,日本险些一个都没有。

当年,在斯坦福教书的吴恩达想要进行大型图像识别实验,尚且由谷歌倾尽全体数据中央的算力,来造诣他的The Cat Neurons项目(即“谷歌猫”)。

然而福岛邦彦和甘利俊一却没有这么幸运。
即便是如今的日本,也没有任何一家民间公司,拥有演习AI大模型所需的弘大算力。
仅有政府主导的理化学研究所中,才能找到“富岳”这样的超级打算机。

日本AI的后继无人,从最开始就埋下了伏笔。

如今,以AI为横切面的日本科技家当,彷佛正在印证孙正义五年前的预言:日本已经失落去了过去,但可能正在失落去未来。

参考资料:

[1]孫正義氏、日本を憂う「このままでは忘れられた国に」,日経ビジネス

[2]日本国产AI开拓依赖外国人,日经中文网

[3]Why Japan is lagging behind in generative AI, CNBC

[4]科学之路,杨立昆

[5]智能时期的算法发展,张江科技评论

[6]甘利俊一 | 信息几何法:理解深度神经网络学习机制的主要工具,AI科技评论

[7]对话地平线创始人、CEO余凯:德国诗意一样平常的六年深深地滋养了我,车云

[8]第五代:人工智能与日本打算机对天下的寻衅,爱德华费吉鲍姆,帕梅拉麦考黛克

[9]野心勃勃的日本第五代打算机,是如何一步步走向失落败的,CSD

[10]中国人工智能简史,林军,岑峰

[11]日本人工智能的现状与“深层学习”的课题, Nippon

[12]日本人工智能的发展及现状,鼎联知识产权

[13]孙正义投AI,投了个寂寞,华尔街见闻

[14]孙正义:一场巨大革命即将到来,软银终将统治天下,华尔街见闻

[15]孙正义批日本竞争力反思人工智能掉队,亚洲周刊

[16]硅谷NEC Lab往事:将中国企业拽进AI时期的人,雷锋网

[17]日本电子家当兴衰录,西村落吉雄

(本文作者饭统戴老板)

本文仅代表作者不雅观点。