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亚马逊、谷歌和微软的人工智能和机器学习功能以及应用程序编程接口
摘要 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断发展，云端的AI和ML近年来大热，趋势是云端服务和产品已成为科技巨头的战略武器。然而，各大厂商的竞争策略和重点各不相同，导致份额和格局变化下的竞争异常激烈。本论文从AI和ML的整体发展入手，介绍科技公司云端AI和ML发展的历史和现状。然后，通过介绍官方网站和开放API接口及其文档，分析亚马逊、微软、谷歌的内部应用和外部生态系统，并比较三家公司的AI和ML平台发展策略。最后，预测AI和ML平台的发展方向，包括未来的商业模式和爆发趋势，并分析这三家公司相应的平台发展策略。 论文指导老师：Michael A Cusumano 职称：副院长&斯隆管理评论杰出管理学教授
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
东京大学与谷歌合作实现人工智能共生未来社会 东京大学 (UT) 与谷歌合作实现人工智能共生未来社会。我们很高兴地宣布，我们已签署合作协议和在这一举措中，我们将与所有人共享我们创造的新知识，并以解决全球问题为目标开展研究。我们还将通过研究和教育合作共同创造知识，为社会做出贡献，引领未来。我们旨在培养下一代人才。未来两年，双方将开展以下方面的合作：研究合作：利用谷歌在人工智能研究方面的尖端知识和技术基础，并汇集东京大学广泛而优秀的专业知识和研究能力，我们将致力于解决各种社会问题，并开发人工智能可以帮助人们并共同努力实现互利共存的未来社会。两家公司计划在一系列领域开展合作，包括未来在自然语言处理等领域的潜在联合研究，这些领域技术和人工智能专业知识可以做出重大贡献。人力资源开发：培养下一代研究人才极其重要，他们将成为推动人工智能研究发展的推动力。它为学生提供智力刺激和社交机会，帮助他们做出职业决策。其中包括博士生奖学金计划、指导课程、实习和国际研究交流计划。提供资源和工具：
关于东京大学与谷歌合作实现“人工智能互惠未来社会” 东京大学（东京大学）和谷歌正在合作实现“人工智能互惠未来社会”。我们已经建立了伙伴关系。在这一举措中，我们将与所有人分享我们共同创造的新知识，推进以解决全球性问题为目标的研究，通过研究合作共同创造知识，为社会做出贡献并在未来发挥作用我们的目标是培养下一代人力资源。未来两年，双方将合作开展以下活动： 研究合作：我们将利用谷歌尖端的人工智能研究知识和技术基础，汇集东京大学全校范围广泛且出色的专业知识和研究能力，解决多样化的社会问题，将人工智能与人联系起来。合作实现互利共生的未来社会。未来，我们计划在多个领域进行合作，包括在自然语言处理等领域进行联合研究，我们在技术和人工智能方面的专业知识可以做出重大贡献。 人力资源开发：培养下一代研究人员极其重要，他们将成为推进人工智能研究的驱动力。我们为学生提供智力刺激和建立人际网络的机会，帮助他们做出职业决策。这包括博士生奖学金计划、指导课程、实习和国际研究交流计划。 提供资源和工具：
中国互联网平台技术竞争力：基于专利文本信息的谷歌与百度比较
摘要 中国互联网平台（BAT：百度、阿里巴巴、腾讯）相对于美国企业（GAFA：谷歌、亚马逊、Facebook、苹果）的技术竞争力日益受到关注。本文利用中美专利信息的文本信息，分析百度对谷歌的技术追赶过程。基于文档级嵌入结果进行聚类分析，并基于内容空间中的邻居专利生成新的技术累积性和影响力指标。研究结果显示，百度追随的是美国技术而非中国技术的趋势，表明百度在技术发展过程中正积极追赶美国企业。同时，百度专利的影响力指数随着时间的推移而上升，反映出其技术竞争力的提升。 关键词：专利文本分析、互联网技术、中国、美国 JEL 代码：O31、O57
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
谷歌的经济影响
数以百万计的澳大利亚人每天都会多次使用谷歌，他们使用谷歌的方式带来了明显的好处，但这些好处并没有被计入 GDP。这些“消费者利益”包括大约 1500 万澳大利亚谷歌搜索用户节省的时间，与离线研究方法相比，他们每天平均节省了 5 分钟。6 同样，谷歌地图在一年内为澳大利亚人节省了平均 13.5 小时的路程时间、13 小时的公共交通时间和 2.5 小时的步行时间。7 澳大利亚 YouTube 用户在过去一年平均免费观看了大约 48 小时的 YouTube 视频，现在观看 YouTube 的澳大利亚人比看电视上板球比赛的澳大利亚人还多。8 澳大利亚人每天通过个人 Gmail 帐户发送超过 1.9 亿封电子邮件，这一数字是每天拨打和接听电话数量的两倍。9
