今天來分享一下我對人工智能更宏觀一點的看法。 九合是移動互聯(lián)網(wǎng)階段創(chuàng)立的一家公司，下一階段的互聯(lián)網(wǎng)我們稱為智能互聯(lián)網(wǎng)。我們從去年開始在智能互聯(lián)網(wǎng)方向開始布局，首先我想講一講智能互聯(lián)網(wǎng)跟移動互聯(lián)網(wǎng)從概念上有哪些區(qū)別？ 智能互聯(lián)網(wǎng)PK移動互聯(lián)網(wǎng) 過去十幾年，中國互聯(lián)網(wǎng)從百度、騰訊這樣公司逐漸孵化出移動時代的滴滴、今日頭條之類的公司……它所完成的過程，是在把人與信息連接起來。 但下一代互聯(lián)網(wǎng)所做的事情，不單是要把人與信息連接起來，還要把各種物體跟人連接起來。在此過程中，人工智能所發(fā)揮的作用，類似于操作系統(tǒng)，類似于安卓對于移動互聯(lián)網(wǎng)作用。 智能互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)濟模型，相比傳統(tǒng)模型將有很大的差別。 我們知道，過去 BAT 掙錢的方式，都類似于某種形式的廣告。無論電商、游戲還是搜索引擎，說到底都是某種流量變現(xiàn)的模型。 但智能互聯(lián)網(wǎng)很有可能是一種效率經(jīng)濟，它的目的是幫你提升效率，比如我們使用汽車、自行車的效率。 為什么會出現(xiàn)人工智能的機會？ 從2010年到2016年，人工智能識別物體的錯誤率一直在顯著下降，如今它的錯誤率，基本上比人類還要低。 這就是算法和深度學(xué)習(xí)對于這個事情的貢獻。 同時，一些計算能力上的成本，也有很大的下降。我們知道，計算能力的提升正是人工智能的基礎(chǔ)。 大數(shù)據(jù)VS人工智能 人工智能最核心的素材是數(shù)據(jù)。 過去這些年，由于智能手機的普及，傳感器的成本急劇下降，無論是手機的攝象頭、慣性導(dǎo)航組件，還是其它的各種傳感器，它們都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。 這些數(shù)據(jù)的有效利用成為人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。 人工智能最核心的地方是在于，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)后，機器再遇到情況都有過去類似的經(jīng)驗來加以應(yīng)對。 通過學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，機器可以生成很多模型以及對事情的看法，它不是通過因果邏輯來做分析，而是用大數(shù)據(jù)多樣性與相關(guān)性進行分析，這與人的一般認知大不相同。 過去這些年，我們的存儲能力、計算能力、數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度在爆炸，這為人工智能的出現(xiàn)提供了很好的基礎(chǔ)。 如何判斷人工智能的投資價值 首先是其數(shù)據(jù)實力，早期人工智能公司的數(shù)據(jù)，有可能只是加工了一些公開的數(shù)據(jù)，或是把某些公開數(shù)據(jù)進行二次加工。同時，還要看其核心算法的實力，即加工完相應(yīng)的數(shù)據(jù)，能形成一些針對具體問題的解決方案。 另外就是應(yīng)用場景。現(xiàn)在的人工智能，肯定還無法像人一樣解決好各種模糊問題，它一定是針對某些具體而明確的事情，如自動駕駛、無人機的飛行，等等。只有在界定清楚的問題上，人工智能才會比人做得更好。 早期的人工智能公司，會比較偏向于解決行業(yè)中的問題。因而，它在團隊構(gòu)建上，是否能同時滿足銷售能力、對行業(yè)的理解力、以及技術(shù)能力，這也是最核心的部分。 只有同時具備這三部分的公司，才具有某種意義上的發(fā)展機會與潛力。 以醫(yī)療數(shù)據(jù)為例，如果你能拿到某些癌癥上萬份的真實病例，通過分析它就有可能做出一個診斷癌癥的人工智能。 但中國很多醫(yī)院的癌癥數(shù)據(jù)，其實是相當(dāng)難拿到的。于是，如何拿到這些數(shù)據(jù)就成了人工智能的第一要素；之后的數(shù)據(jù)分析、算法能力則是第二要素；如何把這診斷能力重新返回到相應(yīng)的醫(yī)療場景，便是第三要素。 只有同時具備這三種能力，才有可能成為一家真正的公司。 選對 AI 的賽道 人工智能還可以加強現(xiàn)有的能力，以后的APP，如果不具備大數(shù)據(jù)和人工智能處理的能力，可能就很難沖出來了。 對于目前的物聯(lián)網(wǎng)單車應(yīng)用，它們智能性其實還不太夠：它們的數(shù)據(jù)分享與云端數(shù)據(jù)交叉，確實能讓我們很快找到合適的單車，并移動付費，進而形成龐大的自行車網(wǎng)絡(luò)。雖說它也能智能開鎖，但跟普通的人工智能概念相比，還有一點差距。 事實上，如今的物聯(lián)網(wǎng)早已能很方便地提高人們的生活效率。我認為，人工智能最主要的目的就是要解決效率問題。 對于具體的 AI 賽道，我可以講講金融，因為金融本身數(shù)據(jù)比較多，人工智能在風(fēng)控、反欺詐領(lǐng)域應(yīng)用比較多了，是先行的。 然后是醫(yī)療，大量醫(yī)院的信息化產(chǎn)生了很多數(shù)據(jù)，包括各種病例和圖像，已經(jīng)有公司在做這部分的輔助診斷與識別了。更加精確的疾病預(yù)測與基因大數(shù)據(jù)分析都在加速研究，未來這個領(lǐng)域一定會出現(xiàn)非常大的公司。 其他方面，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過衛(wèi)星云圖預(yù)測可以某種作物的產(chǎn)能和產(chǎn)量；工業(yè)領(lǐng)域，比如風(fēng)車的預(yù)警，通過傳感器數(shù)據(jù)能夠分析到風(fēng)車部件的損壞情況，并提前預(yù)警做一些備件。 總結(jié)一下我對人工智能下一代的看法，我們僅僅講它叫AI可能還不太夠，它僅僅是類似于這個時代的操作系統(tǒng)更像安卓和IOS，但是智能互聯(lián)網(wǎng)概念很有可能更涵蓋好下一代的方向，因為其實很多東西只有聯(lián)網(wǎng)之后它的價值才能體現(xiàn)，如果僅僅是下圍棋的阿爾法狗不能解決我們實際的問題，但是是自動駕駛的運營網(wǎng)絡(luò)的車可以解決實際的問題。 我們最近投了一個充電寶，讓大家隨時隨地可以有電，如果僅僅把它當(dāng)人工智能公司可能還不太智能，但是我們每個人通過手機看到周邊看到是不是有充電寶可以用，這個充電寶可以充手機也可以充電動車，這種作為智能互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施是不是非常好的未來？ 這都是我們在看的領(lǐng)域。 我想智能互聯(lián)網(wǎng)作為下一波大家關(guān)注的領(lǐng)域，我們要看到的是它從流量經(jīng)濟到效率經(jīng)濟的轉(zhuǎn)變，從連接變成數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，從數(shù)據(jù)變成人工智能對提高決策能力的轉(zhuǎn)變，這就是我對未來得看法。 版權(quán)申明：該文章版權(quán)歸AI100所有，如需轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制等，請后臺留言征得同意。若有直接抄襲，AI100將追究其責(zé)任。 關(guān)于AI100 AI100致力于打造人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)社區(qū)。為人工智能開發(fā)者提供信息和技術(shù)交流的平臺；為人工智能創(chuàng)業(yè)者提供行業(yè)數(shù)據(jù)及智能應(yīng)用的商業(yè)場景；為行業(yè)提供人工智能化的技術(shù)商業(yè)應(yīng)用。請快快關(guān)注我們吧！ |
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