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当前位置:首页 > > 人物观点 > 邓锋:人工智能技术重要 但应用更重要

邓锋:人工智能技术重要 但应用更重要

http://www.100ec.cn  2017年09月13日10:39  中国电子商务研究中心 人才招聘 产品服务

  (中国电子商务研究中心讯)2017 Demo China创新中国秋季峰会杭州洲际酒店举行,北极光创投创始人邓锋发表了名为《人工智能行业的创业和投资机会》的演讲,犀利观点如下:

  1.人工智能是否能战胜人类?绝大部分世界一流的科学家都认为现在考虑这个问题还为时过早。

  2.整个AI行业的发展,大量的机会属于有钱、有数据互联网巨头。但创业公司在计算架构、智能前端系统、垂直领域智能化应用方面仍有很多机会。

  3.中国在人工智能方面的资金、人才、应用潜力都不比美国差。

  4.未来谁能够通过传感器,通过不同的方式收集到数据,它的优势就会很大。

  以下是演讲正文(由创业邦整理,已经本人确认):

  AI行业:过去、现在、未来

  今天原来主办方给我的题目叫“人工智能与奇点来临”,我篡改了一下,因为究竟什么是奇点?我也想得到答案,也和很多人请教讨论过,但至今没有明确的答案。

  人工智能是否能战胜人类?绝大部分世界一流的科学家都认为现在考虑这个问题还为时过早。

  我的想法是,首先,人类其实可以在很多方面被人工智能战胜,比如随着人脑科学的发展,如果真的可以通过某种方法、用仪器控制人脑,控制人的思维感情,或许这种“生物智能”会比人工智能来得更早;第二,还有人认为未来会有一种力量让人类活得更长,让人永垂不朽……这些讨论很有趣,但我觉得现在还是不要想这些太远的问题,而应该思考一些比较实际、对我们更实用的话题。

  第三次人工智能浪潮:这次是真的吗?

  今天在座的有很多都是创业者或者投资人,所以思考到底人工智能在创业和投资中会带来什么机会,可能对我们来说更重要。

  人工智能其实不是一个新词了,这个词从上个世纪50年代就开始被使用,到现在为止已经经历了三次浪潮。第一次、第二次都很不幸,热了一会儿就冷了下去。

  第三次浪潮是从十年前,2005、2006年的时候开始的,最根本的契机是提出了深度学习的概念——婴儿学图像,母亲告诉它什么这是什么,它就会记在脑子里。很快,不同的物体放在不同的背景下,婴儿都能够认出来。

  人类模拟这个过程,让计算机学习了成千上万、几十万、几百万幅被专家们标注过的图像,之后再给它一幅没有看过的图像,计算机就可以辨认出图像中的物体是什么,甚至几年之后,它能认得比人更准,这个其实就是利用了深度学习技术。而这种方法被广泛用在今天的人工智能领域,从而引发了人工智能的第三次浪潮。

  人工智能发展的三大要素:算法、算力、数据

  那么这次浪潮会不会又是一个泡沫,像上两次一样过一段时间又不行了?我认为这次绝对是真的“狼来了”。为什么这么说?因为人工智能要发展有三大核心要素:算法、算力和数据。

  大家都听过算法、机器学习,后来又出现了增强学习。这些新的词都是在最近几年出现的,因为机器学习本身需要大数据,算法在过去几年有了一些新的突破,在未来可能还会有突破。除去算法和数据,其实近几年更大的突破是在算力上,算力就是计算的能力,要进行一个计算,计算能力不够的话是解决不了的。

  过去基于摩尔定律,同样的成本、同样的时间,计算性能大步提高,使得算力在迅速的增加。过去计算芯片大部分用CPU,CPU虽然做普通的计算很合适,但做人工智能的计算并不是最合适。

  GPU不一样,GPU是一堆的计算单元,特别适合做人工智能的算法和深度计算。由于GPU的出现,使得人工智能的算法有了更高效的计算平台。现在又出现一个新的TPU,谷歌把它的一套计算架构重新设计成一个芯片,使得算力迅速地提高。

  再说一个更大的变化:数据的变化。你要想做人工智能,就要学习过去的历史数据。今天由于有了无线互联网、包括手机、物联网,使得这些数据的量级和过去很不一样。要知道现在每天需要存储的可记录的数据,都在飞速增长。由于有了这些数据,加上算力的提高,使得过去不可能实现的计算机算法,今天都变得可能。

  大家想象一下:AlphaGo为什么能战胜人类?它会先把过去的棋谱读一遍,人类下过的棋,它都来学一遍。到后来干脆不用棋谱,两个机器对下,相当于它们把过去人类几千年来,自从有围棋以来的学习过程,自己在内部全部重新练了一遍,才可以战胜人类。

  这其中的数据量有多大,它要下多少盘棋?这相当于把人类历史上下的围棋总数加起来,这当中数据变得尤为关键。

  曾经在一个IT峰会上,马云、马化腾和李彦宏都在,李彦宏说人工智能算法最重要,马云说数据最重要,马化腾说数据、算法都重要。我认为算法、算力和数据对人工智能发展都很重要,只是针对不同的问题、不同的阶段的重要性不一样。而我们做投资,甚至可能都不是只从这三方面看,算法好不好并不是投资的根据,数据多不多也只是其中一部分。

  我们讲人工智能,就不能不谈科技公司。世界上最顶尖的科技公司现在都在布局人工智能,而且由于有了互联网、人工智能,科技公司在全世界、在整个大的经济领域的地位都在迅速提高。

  一个新名词:GAFAM

  这张图说明了一个新名词:GAFAM。第一个G是Google,后面是包括Apple在内的五家最顶级的科技公司。如果看一下他们在世界产业领域、经济领域的位置,2001年只有微软在前五,2006年还是只有微软一家,2011年还是只有一家,只不过这一家换成了苹果,不是微软。但我们发现到了2016年,全世界前五大的公司全部是高科技公司,而且市值都很高。这个趋势可能停不下来,我们相信由于人工智能的到来,这几家公司都会受益巨大,它们的市值会更快的提高。

  这几家公司都在布局AI。其实整个AI行业的发展,大量的机会是留给有钱、有数据的互联网巨头的,他们的数据、他们的资金,让他们能够成为人工智能行业最大的受益者。

  但同时他们也推动了整个行业的发展,给很多小公司和VC带来了创业机会和投资机会。

  中美巨头纷纷布局AI

  Google虽然是一家互联网软件公司,但它已经布局到了基础层、芯片,没错,Google在设计芯片。这过去是英特尔干的事,今天Google也开始做,因为他们知道要想做好这个东西的话,算力、算法和数据都会需要,所以他们布局了芯片。

  微软是一个纯粹的软件公司,从来不做芯片,以前都和英特尔合作。但微软现在也开始担心是不是要去做芯片,虽然它今天是用FPGA做,但已经考虑了芯片是不是下一步要做的。

  技术层的竞争就更激烈了,过去算法是一个竞争点,现在全都开源了,各个大公司把算法都开源放在平台上。现在做人工智能的应用不像以前那么难,过去需要人力,需要从上到下都做。今天他们把项目搭好,只要有数据,你在下面做一个应用就简单多了。

  总的来说,这些巨头们部署的不是某一个应用,他们看重的是整个架构和平台,未来人工智能无论用在哪个领域,谁来开发,都要用到他们的系统、架构、平台和云的计算能力,这样它就会成为最大的受益者。

  未来10-20年会怎样?

  未来AI行业的发展会如何?我觉得人工智能这次不但是真的,而且还以一个加速的状态往前发展。未来将带给我们太多投资和创业的机会。虽然说很多机会是留给大公司的,但是对小公司,对风投来说,也有一些新的机会。

  机会是不是在中国?往往技术型的企业在美国投,中国做应用的企业比较多。这次浪潮是中国和美国起点差距最小的,而且中国追赶的速度可能是最快的。人才方面,美国和中国都缺得厉害,人才数量上中国比美国差别并不大。在全世界,在美国最领先的一些搞人工智能的教授专家、行业中领军人物很多都是华裔,或者有的已经回到中国了。

  从论文的数量上来看,中国在2015年的论文数量已经超过美国,论文不能代表很多问题,但也代表了一个趋势,同时,资金、专利,还有整个和人工智能相关的创业公司的数据,中国都在迅速追赶。这一点上我们很乐观的说,中国在人工智能方面的资金潜力、人才潜力、应用潜力都不比美国差。

  还有一点很重要的,数据。大家知道人工智能当中数据非常重要,你有再强的技术,可能不一定有数据。比如医疗方面,由于法律的问题,美国拿人工智能做医疗医药方面的研究就比中国进展慢,而中国在这方面有很大进展,因为我们相对来说可以拿到更多的数据。

  AI的创新和投资机会

  我觉得创新和投资的机会,一个是底层计算架构方向。在座都是搞互联网的,也许不知道,其实在芯片层、网络层、存储等方面,还有操作系统领域都在发生一些大的变化。而这些实际上给中国一波有创业精神的人提供了机会。过去很多人都认为半导体是夕阳行业,现在也迎来了巨大的机会。

  另外,对中国更有意义的一块是智能前端。智能的东西分成端和云,云讲的是大的数据中心,而端这一块小到智能摄像头,大到机器人。这个东西的特点是软硬件一体化,不光是有一个软件,而硬件恰恰是中国的优势领域。中国IT行业硬件制造业的供应链和制造能力优势,再加上芯片行业的优势,使得我们在从扫地机器人,到家庭陪伴娱乐机器人,到更复杂的工业制造机器人,甚至未来的自动驾驶等领域都会取得很大进展。同时,传感器、IOT、大数据、智能计算、无线通讯相融合时,会带来更多新物种。

  我们认为,在看人工智能时,不要光看到AI,可能更多要看到人工智能+大数据。而大数据最大的问题和挑战是——这个数据是不是你的。如果别人看到数据,你也能看到数据,算法又是开源的,你有什么能力比别人做得好?数据在未来会越来越关键,谁能使用这个数据也变得越来越关键。我不太相信数据能够被完全打开、分享出去,数据只会越来越重要。未来谁能够通过传感器、通过不同的方式收集到数据,那谁的优势就会很大。

  北极光AI投资策略:打造生态,布局产业链

  在看人工智能做投资时,最先应该关注的的是垂直领域的应用。这个垂直领域市场够不够大、能不能构造壁垒、你有没有数据,这都很关键。哪些垂直领域比较容易做呢?相对来说,比如个人助理、安防、医疗健康、自动驾驶等方面,在未来几年内都会有很大的变化。但是在教育还有其它行业相对来说更远一些、更难一些。

  每一个大的垂直领域都会有人工智能的东西,最关键的是建立一个知识图谱,每个垂直领域如果通过一个很好的方法把知识图谱建立起来,再加上数据就会变成一个很好的优势,别人越来越难超越。这是人工智能领域创业很关键的一部分。

  人工智能以不同的方式改造传统行业,有些方式是建立应用型的平台,有些方式是更深入的平台。做投资做创业不但要考虑今天的问题,还要考虑三年以后,五年以后,你的壁垒在哪里。今天没有人干,你去干。如果你的先发优势不能变成一个长期积累起来的壁垒,可能这事就没法往下玩了。

  北极光布局这个生态已经有3年多的时间,从传感器到芯片、到一些子系统、软件的模块、到最后的应用,我们在各个子领域都有所投入。这些不同的公司连在一起,比如做应用的公司和做平台的公司就能够基于产业链的布局进行非常深入的合作。而且我们相信通过这种布局,未来可能产生一些更大的创新。因此,不要只盯住人工智能的某一个子领域,很多地方都有创新的可能,都能带来很高回报。

  我的感觉是,人工智能真的还有很多东西要做。和大家分享这些,是希望大家能跟我们一块来探讨,希望你的创业能够跟这些未来的方向结合而做的更好,也希望所有的创业投资人都在人工智能领域取得巨大的成功。(来源:创业邦 文/徐筱玮



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