人工智能的四波浪潮蕴含巨大商机

李开复 原创 | 2017-12-12 09:11 | 收藏 | 投票

 李开复先生分析了人工智能的四波浪潮各自的特点和机会,以及创新工场在其中的布局。此外,李开复先生还分享了美国AI的发展状态以及中美的差距。

创新工场至今已成立8年,创新工场在践行VC+AI的概念下,将投资阶段策略调整为——从最初主要做天使投资调整为专注于早中期(A-B轮)发展阶段的项目,对于高潜力领域也参与C轮后的中后期投资。

人工智能的四波浪潮

AI有弱人工智能、强人工智能,强人工智能暂且不做讨论,因为现在没有基础。弱人工智能即针对某一个领域用大量的数据、做出比人更强大的判断,这件事情正在发生,它会创造巨大的价值。财富普华永道推测的人工智能带来的价值,最保守的财务公司人工智能在2030年将会带来中国20%左右的GDP。

创新工场分析认为人工智能有4波浪潮,之所以称之为浪潮是因为他们同时发生、没有先后顺序,并且都会带来巨大的商机。第一波是互联网AI化、第二波是商业AI化、第三波是实体世界感知AI化,最后是全自动AI化。

第一波AI浪潮“互联网AI化”是以数据作为能源和燃料,因此数据越多,发展就越快。人类有史以来架构化标志的数据最多的就是互联网,因此现在的七大巨头都在互联网领域。他们在过去20年累计大量的数据,推动AI的发展→更好的挖掘数据→AI发展的更好→雇更多人→收集更多的数据。

譬如每次我们在百度、在朋友圈打开一篇文章、在淘宝购买产品每个行为都被捕捉起来,做标注。我们发现淘宝广告、今日头条的推送越来越精准,这都是AI发挥的作用。现在这个领域创业很难创业、创业做新APP要靠流量,因此很难成为AI公司。但已有的流量公司转AI很容易,譬如今日头条、快手。

第二波AI浪潮是“商业智能化”。除了BAT、互联网公司还有谁有数据?一些非互联网公司(医院、物流公司)因为商业模式累计了一套数据,它们同样有价值。这些数据足够大激活后也会在商业流程产生价值。让已有数据产生价值,进入商业,最好的肯定是金融。在这个领域我们投了追一科技。

第一、第二波AI浪潮把已有的数据开发出来赚钱。第三波AI浪潮“实体世界感知AI化”则是收集数据然后产生价值,比如安防、购物中心的摄像头就是把真实的世界捕捉起来,用这些数据产生有价值的应用。

OMO线上线下融合就是经过传感器的普及,将世界整个数字化。这方面我们投了Face++、小鱼在家、OMO典型的无人商店、AI的玩具等。

第四波AI浪潮“全自动AI化”不仅要采集数据,这个AI就要动起来,譬如科幻片的机器人、无人驾驶。硬件的修改比软件慢很多,它不会很快发展。

现在全世界都相信无人驾驶,虽然还未发生。我们也非常看好,但更多因素可能不在技术上,更多的是社会如何接受它、法律、理赔等等问题需要被解决。我们投了三个公司,方向都不同。我们深信AI一定是采集大量的技术、然后实现技术迭代,我们投的公司都是快速上路采集数据的公司。比如说驭势科技做景区、机场低速的无人驾驶,跑起来,采集数据。

这四波AI浪潮累计起来对人类的价值非常大。

AI的应用需要五个条件:海量数据、客观标注、单一领域、超大计算量、顶尖的工程师。

AI不能跨领域,大的计算量还需要很厉害的人调整数据。因此无论是做科研还是做一个应用型公司,都要解决这几个问题。AI最大的挑战一个是平台化,另外一个GPU的性能。

美国的AI状态

过去5周里,我去美国跑了一圈,见了一些投资人、行业三大巨头以及深度学习的三位巨头Hinton,LeCun,Bengio,了解了一下美国的AI状态,首先分享一下我的一些见闻。

在美国,我看到一个非常有意思的事情是:美国AI工业界认为AI有巨大的价值——机会巨大、价值巨大、责任也巨大。责任巨大是因为AI未来面临很多挑战,譬如安全、隐私以及AI带来的失业问题。

关于AI毁灭人类的言论,我认为绝对过激了。但是美国四大巨头只讲人类未来非常美好,AI只有好的一面,AI没有坏的一面。譬如他们说AI只有取代一些工作人类才可以增长,而不认为存在失业问题。现在美国的AI公司只想开开心心的挣钱,不想承担舆论的指责。

美国有四大AI公司,但有其中三家不认为亚马逊是AI公司,事实上亚马逊做的很厉害。其中,谷歌最厉害。一个共识是在全世界有100个AI高手,谷歌至少有一半。此外,谷歌还有Jeff Dean和李飞飞。谷歌这三个部门在合作加竞争的状态下往前冲,但彼此因为商业利益、研究基础的不同,往前冲的规则又不太一样。在这个基础上,他们可以做相对不用恪守谷歌传统规则、价值观的一些事情,但不是说它会做坏事。大家对谷歌的实践能力、力量以及特别巨头的数量都非常尊重、甚至畏惧。

Facebook的深度研究非常精彩。Facebook不仅有AI研究部门,还有AI产品部门。这两大部门都在做顶尖研究,同时快速推广研究在Facebook的使用。但Facebook好像没有特别大的平台意识。

此外我还见了三位AI大牛,他们对未来AI再上一个台阶的乐观超过我们的想象。AI再上一个台阶是什么意思呢?我们严格看待今天AI的能力,其实大部分还在做判断、识别、预测、分类这样的决策,但人的智慧则是在思维、逻辑、对话、理解、交流上特别重要。

三位大牛对于AI再上另外一个台阶表现出的乐观现在可能没有很深的基础,但是他们的不再研究深度学习,一方面代表着深度学习已经足够成熟、可以让业界发挥它的工程力量,让它产品化、工业化、市场化。另一方面是有一点“酸葡萄”,他们觉得我们没有Facebook、谷歌那么多机器,要比数据量做的最好,我们也比不过你们,所以我们就不搞人脸识别、语音识别。此外,一个最重要的意思是要突破人工智能不能纠缠于面前的东西是猫还是狗,我们需要更深层的智慧。他们怀着一定的责任感,想要继续把技术推到更高的层次。

我们面临一个分水岭,把已有技术产品化,BAT这类公司都会去做。第二批人在研究如何让深度学习更好,譬如加一个增强学习、加一个迁移学习……他们大部分在科研界、学校工作。

从历史角度来说,我们一方面庆幸人工智能百花齐放,进入各种领域。如果问过去50年人工智能哪方面的价值最大?深度学习占了50%。下个阶段是不是做1、2个研究将我们带进给更接近人类智能的状态的技术。

中国VS美国

下面我想讲一下中美在AI方面的差距。其中在AI人才方面,中美差距很大。这一方面会感到绝望,但目前中国的学术水平在不断上升。我们也在跟教育部、高校沟通,培养更多的年轻的AI工程师。

另一方面,中国相比美国有大量的数据。我国的移动互联网、共享单车、移动支付……这些新业务产生巨大的数据,可以推动做出更好的AI。因为AI吃数据,大量的数据推动很棒的技术。未来创业速度更快、产生数据更快,应用AI机会更多,AI也成为了投资风口。

最后一点是政府推动AI发展。我国在2013年人工智能发展规则上,清晰描述在2020年要跟上全球AI技术应用、2030年要成为全球主要的AI创新中心。无论是双创带来八千家孵化器或高铁在6年成为全球最大的高铁国家,中国的执行力非常强。在习主席十九大演讲中,人工智能也是非常重要的环节,因此我们非常看好中国AI的发展,但肯定存在AI泡沫。

美国也有白皮书,但是谈更多需要思考的问题,问题放在桌面上,而不是当作一个任务实现。

虽然中国的政策、数据很先进,但美国的科技还是领先。因此,我们希望可以连接中美,把看到有希望的技术带回来。

创新工场3.0——VC+AI

创新工场成立于2009年,至今已经8年了。2009年正好处于互联网时代、移动互联网交界口,我们坚决认为科技创业的力量刚刚开始,因此我们成为了看互联网VC,后来越来越多的公司参与进来。我们也逐渐在上海、硅谷、深圳创办了办公室,还成立了人工智能工程院。

8年来,创新工场投资的轮次和金额差别很大,但我们的本质出发点没有变——我们要成为最懂技术的投资人、为创业者提供最棒的服务。最初创新工场投了很多天使轮,后来逐年越来越少,目前天使轮只占小部分投资,主要投资A、B轮,做早中期投资。

此外,我们的投资方向与过去也有所调整,调整的主要原因是我们要发挥出我们的技术优势发挥,更好的布局赛道,用更好的方法,帮助帮助创业者成长。目前,创新工场管理资金规模已经超过百亿规模。

创新工场的优势是我们能更好的预测趋势、在蓝海成为红海之前,重点投资。在2016年人工智能浪潮之前,在一点不热2012年我们就投了项目、2014年投最多。因此进去的足够早,我们当时投的项目回报非常好。为了扩大影响,我们还桥架中美以及建更大的场地。

AI领域我们有很懂技术的投资队伍、提前布局AI赛道。我们还建立了AI工程院,做商业人工智能解决方案,做AI+项目,帮助创新工场判断项目、判断AI。此外,我们做全世界人工智能的竞赛、教育,帮助推动AI的产业。我们在美国办了顶级科学家的交流会,在美国做了很多的投资案子。

目前创新工场的每一个领域都有投资负责人,Peter加入领导黑科技团队、美国合伙人主要是引导机器人团队、我和汪华主要看无人驾驶、郎春晖负责金融。目前,我们主要看现阶段3到5年成熟的技术,10年之后的技术我们非常谨慎的投资。譬如自然语言理解。很多人都说说自然语言理解突破了,现在我告诉大家目前多领域、人类1/10人类自然语言理解离我们很遥远。

创新工场在践行VC+AI的概念。我们相信AI会让世界更美好,我们也愿意分享AI所带来的机会、挑战。

个人简介
信息产业的执行官和计算机科学的研究者。1998年,加盟微软公司,并随后创立了微软中国研究院(现微软亚洲研究院)。2005年7月20日加入Google(谷歌)公司,并担任Google(谷歌)全球副总裁兼中国区总裁一职。2009年9月4日,宣布…
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