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人工智能是風(fēng)口,想騰飛卻是難事
  • 點擊數(shù):808     發(fā)布時間:2017-03-17 14:22:00
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最近人工智能非常火爆。

去年,在人類自以為憑智力占據(jù)絕對統(tǒng)治地位的圍棋領(lǐng)域,谷歌的阿爾法狗(AlphaGo)以4:1戰(zhàn)勝韓國圍棋名將李世石九段,讓世人驚詫人工智能“思考”的復(fù)雜性。在今年的兩會上,人工智能成了焦點,李彥宏、馬化騰、雷軍等科技巨子的提案和建議或多或少都與人工智能有關(guān),人工智能也首次被寫入政府工作報告。

人工智能的崛起,伴隨著兩輪“人類被超越”的恐慌以及恐慌被證偽的過程。然而,第三輪“人類被超越”的恐慌,或?qū)o法被證偽,因為人工智能已經(jīng)開始滲入我們的生活了!

1. 三大因素助力人工智能加速:數(shù)據(jù)、計算能力、算法

春江水暖鴨先知。

其實,在大眾意識到人工智能驚人的復(fù)雜度之前,嗅覺靈敏的資本市場早已有所行動。根據(jù)高盛的數(shù)據(jù),從2005年到2008年,投資人工智能的VC出現(xiàn)一波小高潮;2009年稍作降溫,之后又開始了3年爆發(fā)性增長;從2012年到2016年,投資人工智能的VC總量一直維持在高位。

資本對人工智能的前瞻意識,至少領(lǐng)先普羅大眾五年!

人工智能風(fēng)投的活躍,折射了人工智能加速發(fā)展的行業(yè)格局。人工智能之所以能高速發(fā)展,得益于數(shù)據(jù)、計算能力和算法在過去5-10年間的快速發(fā)展。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是人工智能的關(guān)鍵。人工智能的‘智能’能力,就是靠數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的,正所謂,數(shù)據(jù)夠多,自然智能。比如,阿爾法狗能戰(zhàn)勝世界冠軍,靠的正是“領(lǐng)悟”了上億盤的圍棋招式數(shù)據(jù)。

當今社會,信息的生產(chǎn)速度已經(jīng)超越了所有物質(zhì)生產(chǎn)領(lǐng)域的生產(chǎn)速度。分布全球的無所不在的互聯(lián)設(shè)備,包括移動設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等,使得非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)大量增長。比如,在移動互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動下,互聯(lián)網(wǎng)人均流量將從2014年的6G,增長為2019年的18G。可以說,每一個流量越用越多的手機用戶,都是為人工智能添加養(yǎng)料的功臣。

數(shù)據(jù)的覆蓋面決定了人工智能的理解力,人工智能很難學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之外的知識,而數(shù)據(jù)的增長意味著人工智能能夠用來模擬、訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)源更加充足。

值得一提的是,國家一直在為數(shù)據(jù)的高速發(fā)展鋪路。比如,李克強總理在15和16兩年時間里,四次提到提速降費,其目的也正是讓流量成為像水電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。在這個什么都在漲價的當下,提速降費,對于想擺脫管道命運卻始終未見明顯成效的運營商來說,壓力很大,但對社會科技發(fā)展、國民經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級,起到的推動作用卻是不可估量。人工智能就從中受益。

計算能力

人工智能的訓(xùn)練和運行需要大量的計算,這就離不開GPU。GPU,圖形處理器,之前常作為顯卡的“心臟”而出現(xiàn),專門執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計算,完成圖形渲染。

如今,強于并行計算的GPU成了人工智能的計算中樞。相比于CPU,GPU 具有數(shù)以千計的計算核心,強大、高效并行計算能力,可實現(xiàn) 10-100倍應(yīng)用吞吐量,特別適用于人工智能的海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練。目前深度學(xué)習(xí)解決方案幾乎完全依賴GPU。

根據(jù)高盛的報告,自1993年以來,計算機的計算能力呈指數(shù)級增長,而單位計算能力的價格卻大幅下降。如果沒有超強計算能力的支撐,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(人工智能的核心技術(shù))花上十天半個月也不足為奇,這也使得計算能力成為人工智能加速的重要因素。

算法

深度學(xué)習(xí),是機器學(xué)習(xí)的重要分支,也是人工智能的快速發(fā)展的關(guān)鍵。在傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)中,需要用帶有特征標注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型,再由模型進行進行工作,這其中,特征由人設(shè)計,特征標注也是人工智能的瓶頸。

而在無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)中,重要的特征并不是由人類提前設(shè)定的,而是通過算法學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的,這是巨大的進步,也使深度學(xué)習(xí)成了人工智能的大腦。

越來越多的算法研究推動著深度學(xué)習(xí)的實用性,伯克利、谷歌、Facebook也紛紛公開自家的源代碼框架,也就是Caffe、TensorFlow和Torch。源代碼的開放吸引著越來越多的軟件開發(fā)者嘗試新的算法,不到一年,TensorFlow就以及該形成了一個活絡(luò)的存儲庫GitHub,作為目前最大的開發(fā)商合作網(wǎng)站。當然,并不是所有的AI都出自于開源框架。

可以說,數(shù)據(jù)、計算能力和算法三方面的逐漸成熟,合力推動了人工智能的快速發(fā)展。

2. 人工智能是高度垂直的,各行各業(yè)的頭部價值凸顯

有人將人工智能比作第四次工業(yè)革命,以凸顯其對各行業(yè)帶來的深遠影響。此言并不夸張??萍嫉拿恳淮位A(chǔ)層面的突破,都會推進行業(yè)改革,激起創(chuàng)新熱潮。在感受到互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的巨大影響力之后,沒有企業(yè)愿意錯過人工智能時代。

人工智能對企業(yè)之所以重要,是因為誰能率先給行業(yè)插上人工智能的翅膀,誰就有可能完成市場資源的再整合和優(yōu)化配置,進而改寫游戲規(guī)則,在這一輪競爭中占據(jù)有利競爭優(yōu)勢,成為新晉“寡頭”。

今日頭條就是一個典型的例子。今日頭條將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了新聞資訊,通過挖掘用戶的興趣愛好,完成個性化推薦,并進行智能分發(fā),取得了不錯的成績。截止去年年底,今日頭條已經(jīng)累計有6億的激活用戶,1.4億活躍用戶,每天每個用戶使用76分鐘,成為讓百度都害怕的巨頭。

今日頭條給人們的啟示是,社交、搜索、購物、外賣、游戲、金融、交通、教育、政務(wù)等方向,都可能會發(fā)生類似“今日頭條”的現(xiàn)象。

值得一提的是,人工智能只能在高度垂直的領(lǐng)域工作,跨領(lǐng)域的人工智能沒戲。舉個例子,在圍棋領(lǐng)域稱霸的阿爾法狗玩不轉(zhuǎn)無人駕駛,旅游的大數(shù)據(jù)也玩不轉(zhuǎn)語音識別。

正因為人工智能有清晰的領(lǐng)域邊界,所屬不同領(lǐng)域的人工智能很難跨界到其它領(lǐng)域。但每個行業(yè)的內(nèi)部競爭將很激烈,贏者通吃的現(xiàn)象在人工智能領(lǐng)域恐怕仍然成立,每個行業(yè)的頭部巨頭將劃分大幅市場份額,甚至每個行業(yè)只能容納一到兩個巨頭。

3. 人工智能是風(fēng)口,想騰飛卻是難事

毫無疑問,人工智能的浪潮已經(jīng)襲來。但人工智能創(chuàng)業(yè)并不容易,而且失敗的概率非常大。

首先,人工智能行業(yè)已經(jīng)開始擁擠,競爭激烈。

根據(jù)36氪研究院的數(shù)據(jù),從2011年到2015年是人工智能創(chuàng)業(yè)公司的成長高峰期,而到了2016年,人工智能公司成立的數(shù)量大幅減少。這預(yù)示著第一波人工智能的布局已經(jīng)完成卡位,2017年的新入玩家,在戰(zhàn)略布局上已經(jīng)慢人一步。不過,機遇窗口仍然沒有關(guān)閉,市場仍有機會。

通過數(shù)據(jù)還能看到,獲投公司融資輪次整體偏中期,公司融資階段集中在天使輪、Pre-A輪和A輪,C輪之后的公司較少。“C輪死”的現(xiàn)象在炙手可熱的人工智能領(lǐng)域依然存在。

其次,沒有數(shù)據(jù),巧婦也難為無米。

數(shù)據(jù)是人工智能的寶藏,可以說擁有數(shù)據(jù)就搶占了先機。在互聯(lián)網(wǎng)時代就積累了大量數(shù)據(jù)的BAT等巨頭,在人工智能上,有著天然的先發(fā)優(yōu)勢。很多人工智能的學(xué)界大牛加盟企業(yè)公司,也正是看中了科研機構(gòu)沒有的大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)的魅力由此可見一斑。

這樣的數(shù)據(jù)寶藏,BAT們很難對外開放,對此,李開復(fù)有這樣一段表述:

創(chuàng)業(yè)者太自私,但是最自私的是BAT,BAT他們大量的數(shù)據(jù),但是他們沒有生態(tài)系統(tǒng),什么數(shù)據(jù)你進去不會給你看,什么人進去也不會出來的,高薪養(yǎng)著他們,審度平臺的都是內(nèi)部使用,所以不要指望BAT幫我們做什么,在美國的BAT也是這樣的。

初創(chuàng)公司進入人工智能領(lǐng)域首先要解決的就是,如何在脫離BAT的前提下獲得全面數(shù)據(jù)。

再次,2C的生意不好做,2B的買賣更有戲。

人工智能的本質(zhì)是技術(shù),需要避免為了技術(shù)而技術(shù),用戶需求才是第一位的。因為用戶最關(guān)心的從來都不是技術(shù)細節(jié),而是用戶體驗。

以聊天機器人為例。微軟小冰在火了一段時間后,如今正慢慢淡出人們的視野。小冰的遇冷,折射出聊天機器人的尷尬處境。與機器人聊天的滿足感,遠不如與美女帥哥聊天,這背后有復(fù)雜的社會心理學(xué)?;蛟S,當人們知道對方是沒有情感的機器人時,聊天帶來的社交滿足感也將大打折扣,當人們過了新鮮勁之后,聊天機器人恐怕就成了沒人理會的玩具了。

小冰帶來的啟示是,并不是所有領(lǐng)域加上人工智能,都能滿足用戶的需求。用戶需求很神秘,在利用人工智能改造傳統(tǒng)行業(yè)時,用戶需求要小心論證,切記盲目樂觀地激進。

再加上2C的行業(yè),已經(jīng)牢牢被BAT們牢牢掌握,初創(chuàng)公司僅僅想依靠人工智能就實現(xiàn)彎道超車,難度太大。

和2C相比,2B業(yè)務(wù)更值得深入挖掘。金融服務(wù)、生命科學(xué)、醫(yī)療保健、能源、交通、重工業(yè)、農(nóng)業(yè)和材料等領(lǐng)域,有清晰的產(chǎn)業(yè)邊界,也有專有數(shù)據(jù),這些創(chuàng)業(yè)公司可以利用專有數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)模型解決高層次的專業(yè)問題。

總的來說,人工智能這門生意并不好做,真想要做出成就,恐怕還得坐幾年冷板凳??砍醋髋d起的“偽人工智能”注定難以生存,一批關(guān)注垂直領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)業(yè)公司,借助專業(yè)領(lǐng)域的技能、獨特的數(shù)據(jù)和能夠充分利用人工智能技術(shù)的產(chǎn)品,解決行業(yè)面臨的實際問題,這才能傳遞真正的核心價值。

摘自 互聯(lián)網(wǎng)

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