📖 ZKIZ Archives

已經激蕩了60年的人工智能，今天我們怎麽看？

華創資本 2016-11-18 09:35

本文由華創資本（微信ID：ChinaGrownthCapital）授權i黑馬發布，作者為華創資本投資人公元。

人工智能並不是一個新鮮的詞匯，無論從學界還是業界，人工智能在過去60年里已經經歷了三起三落，但人類從未停止對“機器實現人類水平智能”這一最初夢想的追求。不管是投資還是創業，我們都在探索如何在商業環境里找到人工智能的應用價值。那麽，已經發展了60年的人工智能，今天我們該怎麽看？

技術發展有周期性

從1956年達特茅斯學院第一次正式確立了“人工智能”（AI）這個研究領域開始，歷史上的人工智能經歷了繁榮的“黃金年代”，也度過了理想破滅的“低谷”，人們在低谷時一度試圖采用一些新詞（例如：大數據、機器學習）來掩飾這個被三次擡高又三次破滅的概念。 然而，人類對AI最初的夢想一直沒有改變，終於隨著AlphaGo戰勝李世石再次被喚醒，並且期待這一次它能為產業發展帶來質的突破。

其實不止人工智能，如果我們看關於IT和互聯網的熱銷書籍《浪潮之巔》、《沸騰十五年》等等，整個IT產業在過去幾十年同樣經歷著起起伏伏的周期，這說明了一個問題：技術的發展史是有周期性的。通常上一波技術的普遍應用，往往是引起新的一輪技術發展的原因，這是一個不斷從量變到質變的過程。

人工智能發展史

Timing很重要，量變產生質變

在周期性發展的技術創新領域里，創業和投資都需要著眼時代的需求，提前於周期，但又不能超前。正如在YouTube出來之前的許多視頻的公司，受制於帶寬限制，使它們最終失敗；而手機如果只是工作在2G網絡下，相信很多移動應用也不可能有今天的成功。

技術創新一定是上一波的量變引起的下一波的質變，當量變沒有到來時做質變的事情，就會導致失敗。

這也就是為什麽技術創業和投資的Timing很重要。     中國的創業環境經過了產品創新和模式創新兩個階段，隨著國內基礎通信設施越來越完善，互聯網的普及帶來了海量數據積累，摩爾定律和雲計算大大提升了計算能力，我們認為中國已經做好了迎接下一個“技術創新時代”的準備。

除了基礎設施完善、計算能力提高、海量數據積累，中國在技術人才的占有率上也逐步走向世界第一的位置。

據前不久白宮發布的《國家人工智能研究與發展策略規劃》統計：從2013年到2015年，在SCI收錄的論文里，提到“深度學習”的文章數量增長了約六倍，同時由中國科學家發布的相關論文已經超過了美國，成為世界第一。

這也是為什麽今天很多人都在談論技術創新這件事的原因，而對於涉足看上去很廣的技術創新，我們重點關註什麽方向呢？我從以下三個方面來解讀技術創新帶來的投資機會：

1.數據處理及決策。隨著海量數據的積累和計算處理能力的量變，使得不論是從需求端還是供給端都迎來了質變的機會。我們看到大多數在過去幾年蓬勃發展的互聯網公司基本都是野蠻生長的，之前積累下的海量數據金礦並被沒有被挖掘。而如今互聯網流量的紅利正在消失，在線流量越來越貴，深度挖掘流量帶來的價值、增加用戶留存，都是早期野蠻生長後的互聯網企業如今越來越迫切的需求。從供給端看，機器學習、雲計算、數據人才的量變，都使得數據處理的能力大幅提升。因此，我們會在未來很長一段時間內重點關註和布局數據驅動的技術創新機會。

2.機器代替人。世界人口結構在近些年來發生了明顯的變化，發達國家的老齡化和發展中國家勞動力成本的加劇提升，都使得我們對機器代替人越來越渴望，這無疑給創業和投資帶來了巨大的機會。機器如果要代替人，必然需要相繼學會獨立完成“聽”、“說”、“讀”、“寫”、“走”、“做”、“理解”等人類行為，但要完全攻破這些技能達到人類的水平，我們認為起碼還需要幾十年的時間。

然而，隨著視覺識別、語音識別、NLP（神經語言程序學）、SLAM（即時定位與地圖構建）等底層技術越來越成熟，我們認為，有些簡單且重複性的工作是可以優先被機器學會的。在商用領域和工業領域，“機器代替人”都在慢慢迎來從量變到質變的過程，比如客服和售前機器人（chatbot）的大規模應用，比如工業制造型機器人等等。

3.  沈浸式交互。隨著人類信息獲取的手段的豐富和信息處理能力的增強，新的人機交互形式也將會在這個量變到質變的大浪潮中產生。這里面包含的機會很廣，從傳感、通信到數字內容，都將會是打通這條產業鏈的重要環節。如今很熱的VR、AR其實都是整條產業鏈的整合，每個環節都決定著這個概念是否能夠最終真正實現普及。比如很多VR廠商現在都無法解決的OLED屏的供給問題，除了三星能否有另外的廠商能做出高質且量產化的屏幕，這就成為產業鏈一個很關鍵的問題。當然除了屏幕，在整個沈浸式交互的大品類中，還存在著大量的機會等待技術創新類企業去挑戰。

沈浸式交互站在前人的肩膀上，與時間做朋友不同於產品創新和模式創新，人類對任何一項技術創新的追求都將會是持續不斷的。

過去的幾十年，各大高校和大公司的AI 實驗室都通過大量研究把資金不斷的變成知識，而投資和創業則是在不斷的把知識變成商業應用，這是技術創業獨特的魅力所在，因為我們永遠都是站在前人的肩膀上不斷追求。

不同於移動互聯網帶來商業模式創新的極速爆發，在技術創新領域，無論是投資還是創業都需要與時間做朋友。每一個暫時的技術困難被攻克的時候，都會打開新的商機。因此現在我們看待AI應該比以往的任何時候都更加謹慎，卻也要相信它比以往任何時候都更加接近成功。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布