盤點(diǎn)：全球頂尖學(xué)府的AI實(shí)驗(yàn)室（上篇）

引言

需求推動(dòng)，資本助力，AI產(chǎn)能在全球范圍內(nèi)攀升。尖端AI產(chǎn)品與行業(yè)風(fēng)云人物的背后，有這么一群政府與高校培植下的AI實(shí)驗(yàn)室在不斷進(jìn)行理論的探索和產(chǎn)品的試驗(yàn)，而后推進(jìn)AI落地，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)科技發(fā)展的同時(shí)改善人類生活。

一.伯克利人工智能研究室（BAIR）

加州大學(xué)伯克利分校是最負(fù)盛名的公立學(xué)校，該校的人工智能研究室（Berkeley Artificial Intelligence Research）主要研究領(lǐng)域涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、規(guī)劃和機(jī)器人等（computer vision,machine learning,natural language processing, planning, and robotics）。

其中的機(jī)器人和智能機(jī)器實(shí)驗(yàn)室，致力于用機(jī)器人復(fù)制動(dòng)物的行為。其自動(dòng)化科學(xué)和工程實(shí)驗(yàn)室從事更廣泛的機(jī)器人功能的研究，如機(jī)器人輔助外科手術(shù)和自動(dòng)化制造。還有計(jì)算機(jī)可視化小組，學(xué)生可以學(xué)到如何幫助機(jī)器人能“看的見(jiàn)”。

BAIR還建立了自己的博客，分享AI領(lǐng)域的最新研究成果與研究者們的行業(yè)洞見(jiàn)。2017年12月，博客介紹了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)的基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，該方法能夠非常高效地利用數(shù)據(jù)，能讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體使用少量數(shù)據(jù)就學(xué)會(huì)軌跡跟蹤。

官網(wǎng)鏈接：http://bair.berkeley.edu/

二.麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能

實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）

麻省理工學(xué)院(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究始于上世紀(jì)30年代，人工智能研究始于1959年達(dá)特茅斯會(huì)議之后。2003年，二者合并為麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）。

擁有60多個(gè)研究團(tuán)體、超過(guò)900名研究者，CSAIL進(jìn)行著上百個(gè)不同的研究項(xiàng)目，每年研究經(jīng)費(fèi)高達(dá)6500萬(wàn)美元。研究涉及七大領(lǐng)域：人工智能、計(jì)算生物學(xué)、圖形和視覺(jué)、語(yǔ)言和學(xué)習(xí)、計(jì)算理論、機(jī)器人、系統(tǒng)（包括計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、編程方法和軟件功能等）。

人工智能專家、MIT電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）是現(xiàn)任負(fù)責(zé)人，也是CSAIL的首位女性掌門人。

▲Daniela Rus

CSAIL著名的研究成果包括：基于智能手機(jī)的廉價(jià)紅外深度探測(cè)系統(tǒng)、醫(yī)療輔助——可食用折疊機(jī)器人、災(zāi)難救援——DARPA（美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局）挑戰(zhàn)賽機(jī)器人等。

官網(wǎng)鏈接：https://www.csail.mit.edu/

三.斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室（SAIL）

1962年，John McCarthy（約翰·麥卡錫因）分時(shí)系統(tǒng)課題研究與主持該課題的負(fù)責(zé)人產(chǎn)生矛盾，離開(kāi)MIT來(lái)到斯坦福，在那里組建了第二個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室——斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室（Stanford Artificial Intelligence Laboratory）。

▲John McCarthy

2014年，SAIL發(fā)起一項(xiàng)長(zhǎng)達(dá)100年的人工智能研究計(jì)劃，集聚人工智能專家、機(jī)器人專家以及其他領(lǐng)域的科學(xué)家，共同研究人工智能技術(shù)對(duì)未來(lái)三十年、五十年、甚至一百年后社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響。

如今，許多響當(dāng)當(dāng)?shù)腁I界人才及作品都是從SAIL走出來(lái)的：華裔教授李飛飛多年來(lái)致力于解決圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和語(yǔ)言處理等AI領(lǐng)域的棘手難題；在線教育平臺(tái)Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達(dá)，曾于2011年創(chuàng)建并領(lǐng)導(dǎo)了谷歌深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，打造出大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Drive.ai無(wú)人駕駛創(chuàng)業(yè)公司的幾位聯(lián)合創(chuàng)始人均來(lái)自斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室。

官網(wǎng)鏈接：http://ai.stanford.edu/

四.卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院（CMRA）

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在1979年成立了機(jī)器人學(xué)院（Carnegie Mellon Robotics Academy），專門在機(jī)器人科技領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)踐和研究。1996年，CMRA旗下的國(guó)家機(jī)器人工程中心（National Robotics Engineering Centre，NREC）在NASA的支持下開(kāi)張，與政府及商業(yè)機(jī)構(gòu)合作，進(jìn)行農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、核能、航天和國(guó)防等項(xiàng)目研究。

自動(dòng)駛車、月球探測(cè)步行機(jī)器人、單輪陀螺式滾動(dòng)探測(cè)機(jī)器人都是CMRA的研究項(xiàng)目。

官網(wǎng)鏈接：http://education.rec.ri.cmu.edu/

五.蒙特利爾大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)研究所（MILA）

加拿大蒙特利爾現(xiàn)在被媒體稱作是人工智能的“新硅谷”。加拿大廣播公司報(bào)道說(shuō)，這個(gè)功勞，主要?dú)w功于“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一的Yoshua Bengio。他是MILA（Montreal Institute for Learning Algorithms）的創(chuàng)始人，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行人工智能研究已經(jīng)有超過(guò)10年的時(shí)間。

由蒙特利爾大學(xué) (University of Montreal )的計(jì)算機(jī)學(xué)教授Yoshua Bengio帶領(lǐng)，MILA在深度學(xué)習(xí)（deep learning）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（辨別型和生成型）[deep neural networks (both discriminative and generative) ]等領(lǐng)域都有開(kāi)創(chuàng)性研究，并應(yīng)用到視覺(jué)、語(yǔ)音和語(yǔ)言方面等領(lǐng)域。

▲Yoshua Bengio

2016年9月，加拿大聯(lián)邦政府宣布對(duì)蒙特利爾市的3所大學(xué)撥款2億加元，專門用于人工智能的研究，MILA獲得了其中的 9300萬(wàn)加元，專攻人工智能和大數(shù)據(jù)。

2017年，Yoshua Bengio帶領(lǐng)他的團(tuán)隊(duì)與HumanWare，一家位于加拿大德拉蒙德維爾的公司進(jìn)行合作，利用MILA的最新研究，開(kāi)發(fā)為盲人設(shè)計(jì)的智能工具。使用這種工具，可以生成一種由大量圖片疊加而成的定制化地圖，繼而轉(zhuǎn)化成盲人可以獲取的信息，幫助他們“看到”世界。

官網(wǎng)鏈接：https://mila.quebec/en/

分享這篇文章

與同仁共同探討AI行業(yè)動(dòng)向

想要獲取更多資訊，微信搜索AI商業(yè)報(bào)道。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。