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編譯盧永山／特譯
過去日本靠著夏普、索尼、松下電器、富士通、恩益禧（NEC）等科技大廠，不斷研發新產品和技術，而躍居為科技大國，但這些大廠幾乎在微軟、蘋果啟動的網路和數位時代敗下陣來。
日本仍在機器人、智慧手機小零件和汽車等硬體方面擁有優勢，但該國在這些領域的地位也岌岌可危，因為軟體才是讓這些產品運作的關鍵。如今日本希望透過領先全球的人工智慧（AI）技術，重振科技業的榮景。
現年33歲的岡野原大輔（Daisuke Okanohara）去年創辦了人工智慧公司Preferred Networks（PFN），就肩負著重振日本科技業的重任。該公司研發所謂的深度學習（deep-learning）軟體，這是一些像人類大腦運作的程式，可以自行學習，無須人類一步接著一步控制。「深」指的是人造神經網絡，擁有很多層次，因此可以處理難處理的問題。
與大廠合作 開發科技產品
PFN執行長稻葉善治（Yoshiharu Inaba）表示：「該公司擁有全球最先進的專門技術。」此外，該公司還與豐田汽車合作開發自動駕駛技術，並與松下電器在開發監視攝影機和消費電子產品上展開合作。
PFN希望在企業深度學習應用的重要領域取得一席之地，就像1980年代初期的微軟一樣，藉著推出操作系統進入企業個人電腦革命的核心領域。PFN最近引入一個深度學習技術的操作系統，名為Chainer，可以幫助第三方的工程師編寫具備人工智慧功能的程式。
日本工業機器人製造商、蘋果供應商發那科（Fanuc）最近收購PFN少數股權，希望開發出能自行計算出如何快速組裝設備，甚至修好其他機器人的機器。
岡野原大輔表示，當汽車、烤箱等各類產品連網後，他相信自己的專長將能發揮作用，因為他看到物聯網存在一個問題：連接的設備可接近的數據過於龐大，缺乏可以匹配的計算能力，進行分析或傳輸。
例如，汽車感應器可以記錄霓虹燈廣告牌上的每個像素，但這個訊息對汽車安全毫無用處。
岡野原大輔表示，人腦也面臨同樣的資訊超載問題，但人類學會放棄無關的訊息；同樣的，電腦必須能自行判斷訊息是否重要，以及應與其他設備分享哪些訊息。
PFN的主管表示，由於缺乏人才，該公司已拒絕一些合作的提議。專家也表示，日本政府採用新技術的速度緩慢，可能會為類似PFN這樣的公司帶來困擾。
東京大學副教授松尾豐（Yutaka Matsuo）表示：「PFN有很棒的技術屬性，但他們也須學習如何因應資本市場。」
在美國加州矽谷，深度學習市場已頗具規模。Google去年斥資五億美元收購倫敦DeepMind Technologies，蘋果、亞馬遜、臉書和特斯拉都紛紛投資這個領域。
中國網路業者百度去年也在矽谷設立了深度學習研究中心。
美國市場研究公司Tractica預估，到2024年，深度學習的企業應用領域每年的軟體營收將達104億美元，較今年的1.09億美元大幅成長。
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