加拿大的AI能力获得了比平常更多的关注

加拿大的AI能力获得了比平常更多的关注。当美国在1970年代和80年代退出神经网络研究时，该国对继续资助神经网络研究感到有先见之明或幸运。结果，加拿大研究人员如Geoffrey Hinton，Yann LeCun(他是法裔美国人，但与Hinton的多伦多团队合作)和Yoshua Bengio推动了我们现在称为“深度学习”的方法。这三位研究人员赢得了2018年图灵奖奖项-通常被称为诺贝尔计算机科学奖。

加拿大还因其大学，公共/私人生态系统而在AI中闻名。它们包括政府资金，风险投资，大学研究计划和私营部门的赞助。加拿大的学术研究中心推动了加拿大的发达生态系统的发展。谢尔比·奥斯汀(Shelby Austin)领导着德勤在加拿大的AI实践(称为Omnia AI)，帮助我了解了生态系统的工作方式。

最著名的研究中心在多伦多(以矢量人工智能研究所为中心)，该市的蒙特利尔学习算法研究所(MILA)和埃德蒙顿的艾伯塔省机器智能研究所(AMII)。这三个研究中心在五年内获得了加拿大政府1.25亿加元的拨款，用于“全加拿大人工智能战略”。这些研究中心中的每一个，以及温哥华和滑铁卢等其他大学资源丰富的加拿大城市中的研究中心，都有公司赞助。但是，这些中心和公司关系相对较新，并且像世界上大多数大学研究中心一样，仍在学习如何最好地将理论转化为商业实践。

加拿大已经证明这些生态系统可以为如何开发AI算法创造思路。不仅深度学习(也许是发展最快的AI技术)，而且强化学习和生成对抗网络(GAN)都是源于加拿大的算法类型。剩下的问题是加拿大的AI结构是否可以开发AI的业务应用程序，从而为公司带来商业上的成功并为加拿大带来大量工作。当然，谷歌，Facebook，微软和三星等大公司已经在加拿大开设了研究实验室，并吸引了加拿大的AI专家来为他们工作。但是，会有加拿大公司利用人工智能来制造干草吗?

奥斯汀说，陪审团仍未就此问题进行评判，但是有一些加拿大的组织正在尝试采用基于生态系统的方法来解决这个问题。在蒙特利尔，最突出的例子是ElementAI，这是一家2016年的初创公司，试图创建一系列AI软件解决方案。它与蒙特利尔大学有着密切的联系，蒙特利尔大学的教授Yoshua Bengio是其联合创始人之一。它自称是Google和Facebook(分别是Hinton和LeCun的雇主)等公司的替代品，这些公司被视为雇用了学术AI人才。

ElementAI有一组“研究员”，即希望看到自己的想法在商业中得到实施的学术人员，他们保持学术任命并每周为创业工作几小时。目前还有一些学生担任ElementAI的实习生，ElementAI的员工参与了与学术研究人员的各种合作项目。但是，由于该公司相对较新并且正在尝试构建其他公司可以使用的AI基础架构，因此现在知道它最终是否成功可能还为时过早。