【新智元导读】Google Brain的Eric Jiang昨天在Quora回答提问，分析了谷歌、微软、Facebook、IBM等巨头间的AI实力，引用最新例子（比如 ICLR论文接收）。结合之前Yann LeCun关于几家公司谁的AI最强的回答，可以对全球 AI 实力分布有一个比较好的理解。

　　谷歌大脑研究工程师 Eric Jang 的回答：DeepMind 是第一，谷歌大脑很快将升到第一梯队

　　首先，我需要声明我的回答会有一些偏见，因为我在谷歌大脑工作，而且我很喜欢谷歌大脑。我的观点仅代表我自己，不代表我的其他同事或 Alphabet 公司。

　　我对“AI研究领域的佼佼者”的科技公司的排名如下：

　　梯队1. DeepMind

　　我认为就现在来说，DeepMind 是 No.1 的。

　　他们发表的论文在研究界里很受推崇，而且涉及的领域非常广，例如深度增强学习，贝叶斯神经网络，机器人学，迁移学习，等等。他们从牛津大学和剑桥大学招揽了大量人才，这两所大学是欧洲最好的 ML 研究学府。他们也有一个多元化的团队专注于通用 AI 的研究，包括有专门打造基础设施和工具的软件工程师，帮助设计研究工具的 UX 设计师，甚至有生态学家（Drew Purves）专门研究其他领域，例如生态和智能之间的关系。

　　在 PR 和吸引公众目光方面，Deepmind 也是首屈一指的，例如 DQN-Atari 和创造历史的 AlphaGo 时的 PR。每当 Deepmind 发一篇论文，开奖，很快就会出现在 Reddit 机器学习板块和 Hacker News 的顶部，表明他们在技术社区多么受到推崇。

　　梯队2. Google

　　虽然我把两家 Alphabet 的子公司放在这个排名的顶端，但我得声明 Facebook 和 OpenAI 和 Google 是并列处于第二梯队的。

　　Yann LeCun 此前回答过一个类似问题，但我认为他错估了谷歌大脑在研究界的贡献。他说：

　　但它（谷歌大脑）大部分研究是专注于应用程序和产品开发，而不是长期的 AI 研究。

　　完全不是这样！错了！

　　TensorFlow（谷歌大脑团队的主要产品）只是谷歌大脑众多项目中的一个，据我所知也是唯一面向外部的产品。谷歌大脑刚成立时，第一个研究项目确实偏向工程，但今天谷歌大脑团队已经有很多员工，关注 AI 每个子领域的长期的 AI 研究，就类似于 FAIR 和 Deepmind。

　　举例说来，FAIR 在 ICLR 2017 会议上有16篇论文被收录，其中3篇被录为 Oral（即非常杰出的论文）。

　　谷歌大脑今年在 ICLR 上被收录的论文实际上比 FB 还稍微多一些，有20篇，其中4篇被录为 Oral。

　　这还不包括 Deepmind 或谷歌其他团队（搜索团队、VR、Photos团队等）的论文。虽然比较被接收的论文数量不是很好的指标，但我想消除那些暗示谷歌大脑不是深度学习研究的好地方的说法。

　　谷歌大脑也是拥有很强协作灵活性的产业研究组织。我想世界上没有其他企业或研究机构同时与伯克利、斯坦福、CMU、OpenAI、Deepmind、Google X 以及谷歌内部的无数产品团队在进行合作。

　　我相信在不久的将来，谷歌大脑能够升到第一梯队。我个人有接到谷歌大脑和 Deepmind 的 offer，并选择了前者，因为我觉得谷歌大脑能给我更多灵活性来设计自己的研究项目，并且与谷歌内部的其他团队的合作更紧密，而且我加入了目前还不能公开的一些非常有趣的机器人项目。

　　梯队2. Facebook

　　FAIR 的论文很强，在我印象中他们重点关注的是语言领域的问题，例如问题回答，动态记忆，图灵测试，等等。偶尔他们也会发一些统计学、物理学和深度学习结合的论文。他们在计算机视觉方面也很强。不过除了他们的声誉非常好之外，我对 FAIR 了解不多。

　　由于 TensorFlow 的广泛采用，FAIR 几乎已经输掉了深度学习框架方面的竞争，但 Pytorch 是否能夺回市场份额值得观察。

　　梯队2. OpenAI

　　OpenAI 的成员阵容很强大：Ilya Sutskever（全面的深度学习牛人），John Schulman（TRPO的发明者，硕士方向是策略梯度），Pieter Abbeel（机器人学），Andrej Karpathy（Char-RNN，CNN），Durk Kingma（VAE 的发明者之一），Ian Goodfellow（GAN 的发明者），等等。