微软在人工智能领域有哪些大动作

事实上，除了平台的搭建，近年来各家科技巨头在人工智能领域也展开了“收购竞赛”。微软仅在2013-2017五年间，就收购了Netbreeze、Equivio、Swift Key、Genee、Maluuba等数家人工智能创业公司。

近日，微软在官方博客正式宣布，以75亿美元的价格收购代码托管平台GitHub。

虽然微软不是唯一觊觎GitHub的巨头，但因给出溢价25倍的收购价远高出其它竞争对手，最终促成交易。据了解，自2007年10月克里斯·万斯克拉斯和汤姆·普雷斯顿·沃纳共同创建了社区，GitHub 平台上至今已聚集了约2800万开发者，代码库则高达8500万。

事实上，除了平台的搭建，近年来各家科技巨头在人工智能领域也展开了“收购竞赛”。微软仅在2013-2017五年间，就收购了Netbreeze、Equivio、Swift Key、Genee、Maluuba等数家人工智能创业公司。

社交监控Netbreeze：NLP为基础，将各种语言变为通用语言

2013年3月，微软收购了社交监控分析公司Netbreeze。此后，该公司业务在微软中起到的作用是通过DynamicsCRM客户关系管理软件，对Facebook、YouTube、Twitter及6000个在线新闻网站、1800万个博客等的信息流进行分析。

这个收购案的背景是：传统IT公司正在试图转变为以智能技术赋能的信息流技术营销公司。在同一时期，包括甲骨文、Salesforce.com也收购了Eloqua和Buddy Media。

据前微软副总裁鲍勃·斯图兹表示，Netbreeze主营业务结合了自然语言处理（NLP），以及数据挖掘和语义文本分析的现代方法，支持包括德语、英语、法语、西班牙语、俄罗斯语、阿拉伯语、日语和普通话在内的28种不同的文字系统。这相比竞争解决方案是一大优势，能够将各种语言转变为通用语言，然后从中分析人们在网络上的情绪。

机器学习Equivio：非结构性数据和文件智能分析

2015年1月，微软收购了机器学习公司Equivio。作为eDiscovery和信息管理服务提供商，Equivio的主营业务为通过机器学习算法对批量文本进行归类分组，适用于邮件、社交网络或者法律事务等文本内容，公司客户包括美国司法部、毕马威、德勤等。

收购Equivio之后，微软可以更加有效的应对大量电子邮件和办公文档带来的庞大数据流的技术挑战。主要作用原理是，通过Equivio开发出的机器学习技术，可以利用其分析软件对大量的非结构性数据和文件进行智能分析，然后进行分组归类。

在办公软件领域，彼时的微软也面临着谷歌等一批竞争对手，各家都利用机器学习技术为自家产品赋能，微软对Equivio的收购恰逢其时。

智能键盘Swift Key：主持语种从近90种增至100余种

2016年，人工智能在各个产业的赋能之势渐趋稳定，各家科技巨头都开启了“买买买”模式。谷歌在这一年收购了图像识别公司Moodstocks和NLP公司Api.ai。英特尔收购了芯片公司Nervana Systems。视觉芯片公司Movidius，以及计算机视觉公司Itseez。

对于微软来说，这一年的最大收获是完成了对智能键盘公司Swift Key的收购。

作为智能手机最流行的应用之一，Swift Key曾安装在3亿多台设备上，最初的商业模式是以4美元的价格出售可预测键盘软件，后来于2014年开始采用免费的下载模式。此外，公司也与智能手机商合作获得收入。收购之后，Swift Key支持语言从近90种增至100余种。

虚拟助理Genee：改善虚拟助手与人类的互动

成立于2014年的Genee，是提供基于人工智能算法的会议行程安排服务公司，可以通过自然语言处理和优化过的决策算法，有效简化会议安排的繁琐耗时的环节，尤其针对大型多人的会议安排。

之所以选择收购Genee，是因为在微软看来，自然语言处理技术和优化的决策算法来改善虚拟助手与人类的互动，在服务于大型组织，以及无法访问他人日程表时尤为有用。收购后，Genee被逐步整合到Office 365部门。

NLP/NLU Maluuba：进一步强化机器阅读和编写能力

Maluuba成立于2011年，总部分别设于加拿大和滑铁卢，2017年1月，公司被微软收购。公司的主要技术为自然语言处理的深度学习，通过这次收购，微软进一步强化了机器阅读和编写能力。

据外媒早前报道，2016年夏季，Maluuba已经能够分享一套高级人工智能系统的相关结果，这套人工智能系统当时能够以接近自然人的能力阅读和理解文本内容，其能力已经强于谷歌(微博)和Facebook的类似系统。

被微软收购后，Maluuba第一个研究进展是在去年十月推出了用于推理的可视化数据集FigureQA，相关研究论文《FigureQA: An Annotated Figure Dataset for Visual Reasoning》发布在了ArXiv上。