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麻省理工校长:中国不是那种国家 美对华政策犯错

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人工智能本质是拼技术:但创业者要拼过巨头很难即便是做大了被收购这种想法也相当危险,因为人工智能在本质上是拼技术,而当前互联网创业成功者多数是基于商业模式的创新。人工智能还有很多难题,创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本。

在美国,MIT,斯坦福等高校以人工智能方向的专业培养了众多顶尖人才,被以谷歌、Facebook、微软等为代表的企业重金聘请。今年的两会,“人工智能”首次被写入政府工作报告中。OFweek行业研究中心统计数据显示,从盈利能力来看,机器人本体业务亏损面高达70%。显然,如果无法根据逻辑进行多层次地推演,理解表达因果关系的能力,就无法担纲深层的服务。巨头为何要推动,因为它毕竟是关系到未来的一项颠覆性的技术,没有人会愿意自己被新技术颠覆。硅谷科技巨头的人工智能助理基本上也已经成为标配了:从FacebookM到AmazonEcho,从GoogleAssistant,到AppleSiri、IBMWatson。

况且人工智能离不开海量数据的支撑。而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大,因此有业内谈到这样一个案例,硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后,发现各种指标、性能还不如内部的产品,于是被收购的团队全部派去做产品了。

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在硅谷,英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出,创业者拼技术要拼过巨头很难,另一方面,人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。

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在AlphaGo之外,Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT),并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中,Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。但要知道,普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比,而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取,创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务,因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司,它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。但最重要的是,基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面,人工智能的应用还没影儿。人工智能为何这么火?人工智能这么火事实上也不是没有原因,第一,这跟当前移动互联网多数领域的风口已经过去了有关系,人口红利结束了,互联网巨头需要新的增长点,用户对于下载新的APP越来越没有兴趣。

在硅谷,谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架,包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。人工智能还有很多难题,创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本所以说,以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮吹了很多年,巨头也投入了很多资源,但从当前巨头的人工智能助理看出,深度学习在处理复杂的任务时显然还存在诸多不足,也就是说深度学习技术当前还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。

硅谷巨头的人工智能助理被嘲为智障助理当前人工智能还是依赖海量数据、算法、计算能力进行驱动。有人拿出根据艾瑞的数据说,2020年中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速将超过50%,称这个行业发展前景极为广阔。

但在当前,它依然不具备类似的生态和硬件入口的条件,而只是一个生态的补充。即便在当前,人工智能相较以往已取得很大进步,但其主要应用仍在企业服务领域,用户端能接触到的人工智能应用仍是以手机、电脑端的语音助手为主。

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