腾讯科技讯 外媒报道称，日本科技行业的新秀、人工智能公司Preferred Networks，它正与日本顶尖公司共同合作，有望重振日本科技行业。

文章全文如下：

日本科技行业

1994年的一天，在等待母亲购买日用品时，12岁的冈野原大辅（Daisuke Okanohara）读到一篇关于加速数据压缩的研究报告。他说，当时他感到自己的身体兴奋地颤抖起来。

现年33岁的冈野原大辅回忆道：“那是令人激动的方法。”他花几个月的时间测试这种数据压缩方法。

如今，作为东京人工智能公司Preferred Networks的联合创始人，冈野原大辅计划实现自己的突破性技术，而振兴日本科技行业的重担也落到他的肩上。

过去25年，由于软件技术处于落后水平，日本的科技领先地位几乎都已拱手让与西方竞争对手。利用更精美的界面和更优秀的系统，苹果更是将日本消费电子制造商逐出市场。

日本依然占据机器人、智能手机零配件、汽车等硬件行业的前沿阵地。但是，由于软件逐渐成为这些产品的关键要素，这些优势甚至也可能损失殆尽。

深度学习

冈野原大辅的“深度学习”软件应运而生。与人类的大脑一样，深度学习软件可以自主学习，无需人类逐步操作。“深度”指的是人工神经网络：它们拥有更多的层级，因此能够解决复杂问题。

深度学习已经成为硅谷的热门技术。去年，谷歌以大约5亿美元的价格收购英国初创DeepMind Technologies，而苹果、亚马逊、Facebook和特斯拉也投资这一领域。2014年，百度在硅谷成立深度学习研究中心。

美国市场研究公司Tractica预计，2024年深度学习企业服务的年软件营收将达104亿美元，今年这个数字仅为1.09亿美元。

对于硅谷，深度学习是优化软件的主要方法。例如，利用深度学习技术，Siri这样的语音助理服务可以更加自然地回答人类的问题。不同的是，Preferred Networks的深度学习技术旨在改进硬件，而日本公司已经押注于这项技术。

Preferred Networks认为，深度学习机器可以与关联机器分享所学知识，而且永远不会疲倦。因此，深度学习机器的自主改进速度快于人类的改进速度。

公司合作

最近，日本工业机器人制造商发那科（Fanuc）收购少量Preferred Networks股份。发那科希望利用深度学习技术开发新一代工业机器人，它们能够自主确定最佳的设备组装方式，甚至能够修复其他机器人。发那科也是苹果供应商。

发那科CEO稻叶善治(Yoshiharu Inaba)表示：“Preferred Networks拥有全球最先进的技术。”丰田和松下同样与Preferred Networks合作，丰田正在开发自动驾驶技术，而松下希望把Preferred Networks的技术应用于监控摄像头和消费电子设备。

Preferred Networks希望自己处于深度学习应用的中心位置。正如1980年代早期的微软，利用自己的操作系统，微软让自己处于企业个人电脑革命的中心位置。最近，Preferred Networks面向深度学习技术推出操作系统Chainer，新系统可帮助第三方工程师编写人工智能程序。

Preferred Networks于去年创立，共拥有30名员工，今年8月公司估值达1.2亿美元。目前，Preferred Networks坚持保持独立状态。谷歌拥有大量资源，它可以招募最优秀的人才，而且很可能制定全球标准。对于Preferred Networks，这无疑是一次冒险。

Preferred Networks高管表示，由于缺少开发者，他们必须拒绝部分合作意向。业内专家也表示，日本政府适应新技术的速度相对缓慢，这也可能成为难题。

东京大学副教授松尾豊（Yutaka Matsuo）表示：“Preferred Networks拥有出色的技术资源，但他们需要学习如何与资本市场打交道。”.

人工智能时代

冈野原大辅表示，幼儿园时他就开始用电脑。小学时，他已经能够编写飞行模拟软件。

“我不擅长数学。我想编程是他的天性。”他的父亲说道。

通过拨号上网方式，他下载了《块排序无损数据压缩算法》（A Block-Sorting Lossless Data Compression Algorithm）等计算机科学文献。《块排序无损数据压缩算法》正是让他“颤抖”的文献。

冈野原大辅就读于东京大学，他在大学里认识了西川彻（Toru Nishikawa）。二人是同班同学，一见如故，最终创办Preferred Networks。

“如果错过机会，我就没机会与这样的天才一起工作。”公司CEO西川彻说道。

冈野原大辅现担任Preferred Networks执行副总裁。他认为，当各式各样的汽车和烤面包机连网，他的专业知识将发挥用途。他还发现物联网领域存在一个问题：一台联网设备可以生成海量数据，以致我们的计算能力不足以分析或传输这些数据。

举例来说，一辆汽车的传感器可以记录霓虹灯广告的所有信息，但对于驾驶汽车而言这些信息是毫无用处的。

人脑同样面临信息过载问题，但人类已经学会舍弃无关信息。冈野原大辅表示，电脑必须学会判断哪些信息是相关的，哪些信息可以分享。

日本产业技术综合研究所人工智能主管辻井润一(Tsujii Junichi)表示，过去人工智能让部分用户失望，部分原因是缺少计算能力。如果要震撼世界，深度学习还需要更多的技术突破，但人工智能时代必然会来临。

“日本拥有众多行业内的顶尖公司，Preferred Networks是把它们拧成一股绳的理想场所。”他说。（熠辉）