如果碰到我这样一个模仿能力不是很强的人,老师的耐心是比较…

有人觉得人工智能会像O2O一样变成下一个产业泡沫,但我倒不觉得这个泡沫有什么问题,因为风险投资就是玩泡沫,没有泡沫就意味着它的成败是已知的,若成败已知那还有风险投资的事吗?反倒是适当的泡沫还能提升整个行业的效率。人工智能与人类智能,仍有这三大差距人工智能的概念已经火过很多次了,每一次都是因为一个新技术的突破使得它更像人脑一点。

但是以往每次的技术突破都仅像人脑的一小部分,是残缺的、能力有限的,于是在市场短暂热过之后很快又归于平静了。而今年这一轮人工智能的大热与以往最大的区别就是它更像一个没有情绪且有学习能力的三岁孩子,它已经有了一个较为完整的、多层次的神经网络和深度学习的计算机制度。这个深度神经网络,实际上就是模拟人分层次的神经细胞结构;深度学习机制则是用了大量的算法训练多层次的神经网络后得到的结论,而且这个结论是有人来辅助校正的,因为如果没有辅助校正,那么这个结论便会迅速走偏。不过,尽管当前的人工智能有了学习能力,但它与真正的人类智能仍有很大的差距,具体来讲有以下三点:从最本质上看,它仅是简单的合成而已,并没有像人一样的创造力;人能同时综合处理多项复杂信息,而现在的人工智能仅能处理单项信息。

比如人在判断股市时并不只是看某一公司股票指标,而是需要综合考虑宏观经济、房市、政治等因素。但迄今为止人工智能在综合处理方面的能力还差得很远。人工智能是阶梯性的成长,每一次的技术突破使得它在单项上更像人,而人最大的优势是能同时学习处理N件事。迄今为止,人工智能与人对比的指标都是人已知的能力,实际上人还有很多尚未开发的能力,人对自身能力仍缺乏了解。

未来,人很有可能被机器替代掉了许多已知能力后,未知能力就显现了出来。人类进化的过程中每个个体往往都蕴含着巨大的潜力,在博弈的过程中,一旦人感受到巨大的威胁时,我们自身的潜力就会释放出来,而这个释放的潜力可能是超乎我们想象的。从表面上看,人的潜力目前已经被开发殆尽了,但实际上人更深层次的潜力是经意识实现的。所以我认为,人工智能很有可能会促成人类下一个意识上的飞跃。

现在人工智能的概念大热,很多投资机构也都瞄准了这一领域进行投资,有人觉得人工智能会像O2O一样变成下一个产业泡沫。但我倒不觉得这个泡沫有什么问题,因为风险投资就是玩泡沫,没有泡沫就意味着它的成败是已知的,若成败已知那还有风险投资的事吗?反倒是适当的泡沫还能提升整个行业的效率。风险投资的项目十个有九个会死,所以风险投资就是赌眼光,而实际上这种泡沫会提升效率,因为当一件事情事先不知道结果时,你用一个像类似赌博的机制就可能产生出更好的选择。人工智能创业成功的关键就是,避开巨头深挖行业虽然我们看到如今在资本环境不好的情况下,唯有人工智能逆势而上了,但其实这一领域的创业投资机会并不多,因为人工智能领域存在大公司垄断的现象,人工智能中的深度学习机制及算法,基本都已被大公司垄断了。

现在美国很多的大学教授都被迫加入大公司,因为不加入,学校根本供不起他们做研究。目前,我们还不知道人工智能这个三岁的孩子能干什么,就只能在各领域去尝试。但是尝试的成本非常高,一般小公司根本玩不起,一旦初创公司进入,迎面而来的就是这两个问题:硬件问题。比如现在市场上有一堆做人工智能芯片的公司,芯片产业门槛非常低,不过,这不意味着它没门槛了,它仍有产业协调的门槛,只是最终这些芯片公司能否活下来并不完全取决于技术多领先,而是取决于该公司能否在恰当的时间里被大公司并购。

图为,德米什·哈萨比斯(DemisHassabis),他所创立的DeepMind公司开发了AlphaGo。2014年1月,谷歌以4亿英镑(约合6.3亿美元)将DeepMind公司收归旗下。所以,为什么AlphaGo本来是一个独立团队后被谷歌收购,这不光是钱的问题,而是大公司有一个强大的产业链可以依靠,而且大公司会不遗余力地扩大整个生态系统,但一个20多人的小公司怎么可能有能力去构建生态环境?在未来,人工智能领域的创业公司有大量的不确定性,这些不确定当中有很多是来自于硬件,而硬件需要非常强的产业能力,小公司往往不具备这样的能力,因而人工智能就不是小公司的主战场。