每當我們想起 AI、Deep Learning，我們都會想起美國的企業，例如 Google 及 Facebook。可是，大家有否知道，日本的 Preferred Networks，亦曾經創出過打敗 Facebook 的記錄呢？
故事是這樣的：2017 年的夏天，Facebook 宣布他們能夠在 1 小時內利用 256 個 GPU、將圖像處理 AI 訓練完成。直至 11 月，加州大學伯克利分校 (UC Berkeley)、加州大學戴維斯分校 (UC Davis) 及Texas Advanced Computing Center 的研究人員，就用了 32 分鐘完成 AI 訓練。 可是不到一個星期，Preferred Networks 利用自行研製的超級電腦，只需 15 分鐘就完成相同的AI 訓練。由只可見，Preferred Networks 的實力真的不容忽視。
Preferred Networks 創辦人岡野原大輔及西川徹，是東京大學電腦科學的同學。識於微時的他倆，就在2014 年創立 Preferred Networks。
他們的成功故事不限於此，例如在 2016 年 CES 上，他們為了展示 Deep Learning 技術，就利用幾部模型車嘗試穿過一堆障礙物，起初模型車無法順暢行駛。但在短短兩小時後，模型車就學會避開障礙物、瀟灑自如的在示範場區中奔馳了 — 這幾部模型車組成一個學習的網絡，加快學習進程。
幾個月後在日本的另外一個展覽會上，Preferred Network 再展示他們的卓越技術。今次用於工廠機械人：他們需要為機械人編寫程式，令它能夠在一堆亂糟糟的東西之中找出指定物品。
這個 Deep Learning 過程，普通的電腦工程師本來要花上幾日的時間，才可以令機械人學會如何分辦及找出正確的物件。Preferred Networks 則在示範中，用上 8 部的機械人，就如上文一樣，機械人以小組形式學習，它們最後就在 1 小時內學會這個技能。大家可以想像，8 個機械人就只用 1 小時，如果成千上萬的機械人組成學習網絡、一同 Deep Learning 的話，過程就更快了。
Preferred Networks 潛力無限，Toyota (豐田) 已在 Preferred Networks 的創業初期收購其部分股份，而機械人公司 FANUC 比 Toyota 更早入股，致使這 AI 企業於 2015年的市值達 333 億日元！因此除了矽谷的 Deep Learning 以及香港的商湯 (Sensetime)，我們亦應時刻留意日本的 Deep Learning 技術發展。
近期以 AI 驅動的 Google Lens 推出新功能，還未知道的就快去看看。
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