微软收购 Maluuba，要开发通用人工智能

经过多场人机围棋大战，相信有不少人也已经大概了解 “人工智能” 和 “深度学习” 等技术的实力，也有不少的大公司已经开始着手于这个领域的研究。

从 IBM 早前公开的宣传短片可以得知，人工智能的应用领域其实很广泛。

它能做的不仅仅类似 AlphaGo 等技术竞技类 AI，或者跟 Alexa 或 Allo 等产品类似的辅助应用。有深度学习能力的人工智能，应该还能胜任创作这一类工作。目前，微软正打算像创作型 AI 的方向发展。

1 月 14 日，微软对外宣布，已经完成人工智能初创公司 Maluuba 的收购工作。接下来，他们将致力于人工智能的研究，未来会推出一系列通用 AI 以及相关计划。

根据华尔街日报的报道，微软这次收购 Maluuba 公司的目的，旧式为了开发通用 AI。针对这一点，Maluuba 公司在其博客也做了详尽的解释。

Maluuba：我们需要的是，微软的硬件储备

Maluuba 表示，微软拥有庞大的技术资源。这里包括微软的 Azure 和完整的硬件基础设施，其工作人员也会为开发提供相应的帮助，以减少开发和市场研究过程中所需的时间。

（Maluuba 团队）

另一方面，微软这次收购主要是基于 Maluuba AI 的运算实力，以其在人工智能领域的储备。

这家 Maluuba 公司其实是由加拿大滑铁卢大学的在读研究生 Kaheer Suleman 所创办。而 Maluuba，则是 Kaheer 开发的一款一款智能程序。据相关报道称，Kaheer 和几位同学在 2011 年创办了这家公司。而到了 2015 年，Maluuba 融资 900 万加元 A 轮用于进一步推进深度学习研究。

测试成绩超越 Google，Maluuba 到底有哪些技术优势

Maluuba 公司主要是以自然语言处理的深度学习技术为重点。

他们关注的是机器学习中的两个细分研究领域：对话和机器阅读理解，对话和理解以及通用（人类）智能，比如记忆、常识推理以及资讯搜寻行为。

从性能测试的结果看来，Maluuba 智能应用的成绩上悬优秀。根据 Maluuba 公司在 2016 年 6 月发布的论文，他们推出了一款机器月度理解系统 EpiReader。这款模型在 CNN 和 CBT 两个数据集上的测试均超越了 Facebook、Google 和 IBM。

就这一点，微软认为 Maluuba 对深度学习、强化学习领域的知识储备能够帮助微软解决当前问题，并且在人工智能民主化策略方面也有一定的推进意义。对此，微软的官方博文也提到：

随着最近微软在语音识别和图像识别上使用深度学习技术的巨大成果，以及今天来自 Maluuba 成员的新力量，公司相信更好的还在后面，我们将向机器阅读和写作发起新的进攻。

目前，微软已经完成 Maluuba 公司的收购工作，但他们并未公布这项收购案的财政条款。

（Yoshua Bengio）

另外，微软也在本次收购中，与蒙特利尔学习算法研究所所长和 Maluuba 顾问，Yoshua Bengio 建立更深入的联系。他将会成为微软在相关领域中的顾问。