1994 年，年僅 12 歲的岡野原大輔（Daisuke Okanohara）在等待母親采購日用品的間隙里閱讀了一篇研究論文，在該論文中描述了一種提高數據壓縮速度的新方法。據岡野原回憶，他看到這篇論文的時候激動得渾身發抖。
“這在當時是一種突破性的方法。”岡野原回憶道，現在他已經 33 歲。當年在看完論文之后，他花費了數月時間去測試這種方法到底如何在實際中運用。
如今岡野原已經是一家位于東京的人工智能公司 Preferred Networks 的聯合創始人，他的目標是不不止于突破自我，還希望將陷入困境的日本科技產業復興大業一肩扛下。
在過去的 20 多年中，由于軟件開發方面的短板，日本的科技產業在西方競爭對手的追趕下已經失去了曾經擁有的領先地位。蘋果公司憑借著自身產品更優雅的用戶界面以及針對軟件開發者更完善的體系，日本消費類電子產品廠家在與蘋果公司的競爭中已經逐漸被邊緣化。
雖然日本仍然在硬件產業處于前沿地位，比如說機器人開發、智能手機零部件以及汽車制造，然而，日本科技產業中這些傳統強項也面臨著被超越的危險，因為軟件在這些產品當中發揮著越來越重要的作用。
岡野原開發的的“深度學習”軟件就如同人腦一般，程序可以自行學習，不需要通過人為設置每一步流程。“深度”意思為人工神經元網絡：這些網絡分為更多層，因而能夠處理更為復雜的問題。
深度學習技術在硅谷已經遍地開花，谷歌公司在去年以 5 億美元的價格收購了一家來自倫敦的名為 DeepMind 的創業公司，于此同時，蘋果、亞馬遜、Facebook 以及特斯拉都在該領域加大了投資。中國的搜索引擎公司百度也于 2014 年在硅谷成立了深度學習研究中心。
美國市場研究公司 Tractica 預計在 2024 年針對企業商用的深度學習軟件年收入將達到 104 億美元，而該數據在 2015 年僅為 1.09 億美元。
對于硅谷的科技公司來說，深度學習主要是作為一種提升軟件性能的方式，比如說像蘋果的 Siri 這種語音識別程序在利用了深度學習技術之后就能夠更加自然地回答人們的問題。日本科技公司對于深度學習技術的期待不止于此，像岡野原自己的科技公司就更傾向于將深度學習技術運用到提升硬件性能。他們相信采用了深度學習技術的機器能夠更快地提高自身性能，其速度將超越人為優化，因為這些機器能夠將自己學習到的新知分享給其他機器，并且在學習新知方面永遠不知疲倦。
發那科公司是日本的工業機器人生產廠商，同時也是蘋果公司的供應商，最近該公司收購了 Preferred Networks 公司的小部分股份，希望能夠合作研發出更加聰明的機器人，不僅能自己找出最優化組裝設備的方法，甚至還能修復其他損壞的機器人。
發那科公司是日本的工業機器人生產廠商，同時也是蘋果公司的供應商，最近該公司收購了 Preferred Networks 公司的小部分股份，希望能夠合作研發出更加聰明的機器人，不僅能自己找出最優化組裝設備的方法，甚至還能修復其他損壞的機器人。
“PFN 公司在該領域具有世界上最領先的專業技術。”發那科公司 CEO 稻葉善治對此深信不疑。除了發那科公司之外，日本豐田汽車公司也與該創業公司合作開發自動駕駛系統，而松下公司也寄希望于將 PFN 公司的專業技術運用到網絡監控攝像頭與消費類電子產品當中。
Preferred Networks 公司希望自己的深度學習應用能夠在市場中占據核心位置，就好比微軟公司在上世紀 80 年代初期通過自己研發的操作系統在 PC 革命中占據了中心位置。最近 Preferred Networks 公司推出了一個基于深度學習技術的操作系統，名為 Chainer，它將幫助第三方軟件工程師編寫人工智能相關程序。
雖然 Preferred Networks 公司去年才成立，僅擁有 30 名員工，但是截至到今年 8 月該公司估值已經達到了 1.2 億美元，并且這家公司一直堅持獨立發展，拒絕被收購。不接受收購就好似一場賭博，考慮到谷歌公司擁有著幾乎用不完的資源，這將使其大舉搶奪深度學習領域最優秀的人才。并且很有可能率先設立行業全球標準。PNF 公司的 CEO 西川徹表示公司不得不拒絕了一些外部合作的請求，因為公司人手實在是不夠。行業專家還表示由于日本政府方面對于新技術接受速度太慢，同樣可能會給科技行業帶來麻煩。
“Preferred Networks 公司的技術水平自不用說，但他們還需要學習如何應對資本市場。”東京大學副教授松尾豐表明了自己的看法。
岡野原大輔成長于東京以北的福島縣，他在上幼兒園就開始用電腦，上小學時就已經為模擬飛行器軟件編程了。
“我并不擅長數學，所以我猜想寫代碼也許是他的個人天賦。”岡野原大輔的父親今年 67 歲，退休前曾在一家汽車音響生產商處工作。
在 1994 年那個還需要撥號上網的年代，12 歲的岡野原大輔就上網下載了諸如《區塊分類無損壓縮數據算法》這樣的計算機科學論文，讀專業論文帶給他的快樂和同齡孩子從小賣部買奶昔吃的快樂是差不多的。
岡野原大輔考進了東京大學，在這里他認識了同班同學西川徹，兩人一拍即合，并且共同創立了 Preferred Networks 公司。
如今的公司 CEO 西川徹說：“我很清楚如果錯失了這次機會，我就再也不會有幸與岡野原大輔這樣的天才一起工作。”
岡野原大輔擔任了公司的執行副總裁，他相信隨著汽車和各類家電紛紛聯網，自己的專業知識將會有更大的發揮空間。他表示所謂的“物聯網”當中存在著許多問題：相互聯網的設備產生了可供使用的天文數據，但是現有的計算機能力卻無法分析或者傳輸如此海量的數據。就拿汽車傳感器來說，它能夠記錄霓虹燈廣告牌的每一個像素，但是這種信息對于汽車安全系統來說是毫無用處的。
人類的大腦也會面臨同樣的信息過載問題，但是人類知道學會將那些無關緊要的信息拋諸腦后。電腦也必須發展出這種鑒別能力，能夠憑借自身判斷出哪些數據是具有相關性的，哪些數據需要與其他計算機一同分享。
人工智能在過去曾經讓一些用戶倍感失望，部分原因是它們缺乏強大的計算能力。在日本國家先進產業科學技術研究院人工智能負責人辻井淳看來，深度學習技術還需要具備一些突破性的進展去震撼世界，但是人工智能時代的到來是不可避免的。“日本在許多行業中都擁有一流的公司，PFN 公司是一個理想的中樞機構，可以將日本的一流公司凝聚成一個團隊。”
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