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硅谷投資人: 真正的人工智能還得再等等

作者: 時(shí)間:2016-11-27 來源:Xtecher 收藏

  來,經(jīng)歷了三次浪潮。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201611/340772.htm

  第一次,五十年代的達(dá)特茅斯會(huì)議確立了(AI)這一術(shù)語,人們陸續(xù)發(fā)明了第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件,證明了數(shù)學(xué)定理,人類驚呼“來了”、“再過十年機(jī)器人會(huì)超越人類”。然而,人們很快發(fā)現(xiàn),這些理論和模型只能解決一些非常簡(jiǎn)單的問題,人工智能進(jìn)入第一次冬天。

  第二次,八十年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出,使得人工智能再次興起,出現(xiàn)了語音識(shí)別、語音翻譯計(jì)劃,以及日本提出的第五代計(jì)算機(jī)。但這些設(shè)想遲遲未能進(jìn)入人們的生活之中,第二次浪潮又破滅了。

  第三次,隨著2006年Hinton提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù),以及2012 年 ImageNet 競(jìng)賽在圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來的突破,人工智能再次爆發(fā)。這一次,不僅在技術(shù)上頻頻取得突破,在商業(yè)市場(chǎng)同樣炙手可熱,創(chuàng)業(yè)公司層出不窮,投資者競(jìng)相追逐,一派花團(tuán)錦簇、烈火烹油的熱鬧景象。

  

 

  2002年至今科技巨頭在AI領(lǐng)域收購次數(shù)排名

  然而,相似的場(chǎng)景,究竟是歷史的重演,還是真實(shí)的序幕?

  不同于國內(nèi)一窩蜂趕集似的“集體高燒”,硅谷投資人給出了左右之爭(zhēng)的觀點(diǎn)。

  硅谷投資人之爭(zhēng)

  硅谷著名天使投資人郭威已經(jīng)一年沒有投過人工智能了。

  “在硅谷,很多早期公司都有點(diǎn)‘偽人工智能’,因?yàn)榧由螦I可能比較好融資一點(diǎn)?!彼麑?duì)Xtecher說。

  在郭威的個(gè)人選擇背后,卻是硅谷對(duì)人工智能的普遍追捧。

  按照CB Insights統(tǒng)計(jì),2011年,全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)僅有70家,而2015年則已經(jīng)超過了400家,增長(zhǎng)近六倍。2015年投入人工智能的風(fēng)險(xiǎn)投資達(dá)到5億8千7百萬美元,比前一年翻了一番。而2016年僅僅第一季度,超過200家AI相關(guān)的初創(chuàng)公司已融資超過15億美元。除風(fēng)險(xiǎn)投資外,其它玩家也蜂擁而至,從私募資本到孵化器再到科技巨頭,沒有人想錯(cuò)過這場(chǎng)盛宴。

  

  美國AI投資金額與專利申請(qǐng)數(shù)變化圖

  谷歌曾一口氣收購7家機(jī)器人公司,最著名的是波士頓動(dòng)力(2013年Google收購波士頓動(dòng)力機(jī)器人,2016年將其黯然出售給豐田);蘋果、英特爾、亞馬遜等巨頭,也正和初創(chuàng)公司一起積極進(jìn)行人工智能的“軍備競(jìng)賽”;微軟CEO薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)最近出席阿斯彭思節(jié)時(shí),也提倡人類與人工智能系統(tǒng)之間建立合作,使得機(jī)器能夠強(qiáng)化人類的能力。

  相比之下,社交媒體創(chuàng)業(yè)公司獲得的投資額在2011年達(dá)到峰值后便呈現(xiàn)下滑。根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù),今年以來,社交媒體領(lǐng)域的投資只有10筆,共計(jì)690萬美元。與其它的科技巨頭一樣,硅谷最大的社交媒體Facebook正在利用人工智能來改進(jìn)旗下的產(chǎn)品。

  傳統(tǒng)汽車公司也紛紛駐扎硅谷,研究如何打造無人駕駛汽車??萍脊竞推嚬揪暦Q,憑借日益強(qiáng)大的傳感器和人工智能軟件,汽車最快將在2019年左右實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化駕駛。

  硅谷的新人工智能時(shí)代是硅谷“重塑自我”的選擇。

  “這是該地區(qū)可追溯到淘金熱時(shí)期的文化的核心所在?!逼纥c(diǎn)大學(xué)教授、資深科技預(yù)測(cè)者保羅·薩夫(Paul Saffo)說,“硅谷的建造是基于總有途徑從頭開始,找到新起點(diǎn)的理念?!?/p>

  一片熱潮之中,郭威反而更加謹(jǐn)慎:“人工智能創(chuàng)業(yè)和之前的模式創(chuàng)新不一樣的是,它一定要具備很深的技術(shù)積累。有些公司把機(jī)器學(xué)習(xí)和一些開源軟件打包打包就賣給投資人,有點(diǎn)像掛羊頭賣狗肉的感覺。我很看好人工智能,但作為投資人,我不會(huì)去押寶這個(gè)領(lǐng)域,因?yàn)楣韫雀鱾€(gè)領(lǐng)域都是百花齊放,不光是人工智能。”

  對(duì)人工智能報(bào)之以審慎態(tài)度的投資人,多是在商業(yè)化上有所顧慮。畢竟,人工智能本身只是技術(shù),“人工智能+” ,加號(hào)后面是什么?能否真正落地?市場(chǎng)有多大?才是人工智能能否帶來財(cái)務(wù)回報(bào)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

  另一層顧慮是,現(xiàn)在的人工智能價(jià)格已經(jīng)太高,甚至高的離譜。泡沫能撐多久?業(yè)界不少人相信2-3年內(nèi)人工智能領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)回調(diào)(類似2000年的互聯(lián)網(wǎng))——當(dāng)“擠泡沫”開始,先行者的命運(yùn)是基業(yè)長(zhǎng)青還是急轉(zhuǎn)直下?也是現(xiàn)在部分投資人選擇不入場(chǎng)的理由。

  相比之下,硅谷投資人Innospring CEO王笑對(duì)人工智能的態(tài)度則積極很多。

  “人工智能這兩年的確有一些新的突破,在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)上,計(jì)算效率和學(xué)習(xí)方法都有大的提升。這些在各個(gè)行業(yè)都會(huì)滲透,我們非??春谩!?/p>

  人工智能火爆的背景來自傳統(tǒng)行業(yè)難以突破的瓶頸。傳統(tǒng)行業(yè)的高度競(jìng)爭(zhēng)、高度保守已弊端頻現(xiàn)。隨著工業(yè)4.0的提出,傳統(tǒng)行業(yè)必然與人工智能產(chǎn)生更加緊密的聯(lián)系。

  硅谷早期投資基金SVC Angel Fund的管理合伙人Roy Kong曾指出,人工智能自己是做不到商業(yè)化的,必須做到產(chǎn)業(yè)與技術(shù)融合,包括制造業(yè)、醫(yī)療診斷、投資分析等。

  

  全球人工智能投資地理分布

  “人工智能經(jīng)過幾輪的復(fù)興及衰落正漸漸成熟,傳統(tǒng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)高度激烈,兩點(diǎn)的結(jié)合讓傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的接受度提高。人工智能會(huì)支持已有的商業(yè)模式,讓已有的商業(yè)模式更加高效。”王笑說。

  “人工智能有潛力做任何人類可以做的事,并可以做得更好,更快。它會(huì)極大改變生產(chǎn)力和人力勞動(dòng)的性質(zhì)?!?nbsp;投資機(jī)構(gòu)Liquid2的合伙人Michael毫不掩飾對(duì)人工智能的贊美,“傳統(tǒng)上,大多數(shù)創(chuàng)新只能影響一個(gè)領(lǐng)域,但人工智能可以影響很多,因?yàn)槿祟惿婕岸鄠€(gè)行業(yè)?!?/p>

  “以前人們認(rèn)為人工智能只能自動(dòng)化,沒有創(chuàng)意,只能提升現(xiàn)有東西的效率,自身不能形成一個(gè)獨(dú)立的、新的商業(yè)模式。我覺得這個(gè)是一個(gè)誤區(qū)。”王笑說,“現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)一些新的產(chǎn)品,人工智能可以模仿一些著名畫家的畫,自己會(huì)寫詩甚至譜曲——也就是說,現(xiàn)在連創(chuàng)意都能被機(jī)器所重復(fù),如果這個(gè)都能做的話,人工智能的潛力是無限的?!?/p>

  王笑告訴Xtecher,人工智能的算力現(xiàn)在已經(jīng)非常低廉,一定會(huì)產(chǎn)生一些新的東西?!叭擞肋h(yuǎn)低估技術(shù)發(fā)展的速度。”

  “任何時(shí)候一旦出現(xiàn)新想法,硅谷就會(huì)蜂擁而去?!庇ミ_(dá)CEO黃仁勛指出,“不過,你得等待好想法的出現(xiàn),好想法不會(huì)天天出現(xiàn)?!痹撔酒瑥S商以為視頻游戲行業(yè)打造圖形處理器起家,但去年它堅(jiān)決轉(zhuǎn)向打造針對(duì)人工智能應(yīng)用的產(chǎn)品。

  硅谷看好的三個(gè)方向

  “人工智能”概念寬泛,根據(jù)應(yīng)用方向不同,得到了投資人不同的對(duì)待。其中,三大方向得到了硅谷投資人的普遍偏愛。

  第一個(gè)方向,顯然是自動(dòng)駕駛。

  “自動(dòng)駕駛是一個(gè)經(jīng)典的人工智能產(chǎn)生的全新的、純粹顛覆式的商業(yè)模式。它到來的時(shí)間一定比人預(yù)計(jì)的快,而且非???。”王笑說。

  她的信心來自于所投資的Drive.ai,全球屈指可數(shù)的部分技術(shù)能達(dá)到自動(dòng)駕駛Level 4的公司之一?!八膱D像識(shí)別已經(jīng)不用依賴復(fù)雜的傳感器,就用我們普通的照相機(jī)的圖像技術(shù),就能達(dá)到Level 3?!?/p>

  目前,無論是國內(nèi)還是硅谷,自動(dòng)駕駛已經(jīng)成了一片紅海。巨頭混戰(zhàn)之下,技術(shù)的完善只是時(shí)間問題。

  “能不能商業(yè)化?已經(jīng)商業(yè)化了。但你說成不成熟?不成熟?!钡跣ο嘈?,自動(dòng)駕駛時(shí)代一定會(huì)很快到來。

  目前,硅谷至少有19家公司在設(shè)計(jì)無人駕駛的汽車和卡車,相比5年前大幅增加。

  第二個(gè)方向,是將圖像識(shí)別應(yīng)用于安防。

  圖像識(shí)別領(lǐng)域,可以說是現(xiàn)在人工智能視覺、語音、語義、大數(shù)據(jù)四大方向最為成熟的一個(gè)。這一點(diǎn),李飛飛的ImageNet功不可沒。

  “由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的推進(jìn),圖像識(shí)別和安防的結(jié)合已經(jīng)走到非常前面了。也有一些公司達(dá)到了很好的收入和商業(yè)化。因?yàn)檫@個(gè)市場(chǎng)本身客戶比較穩(wěn)定,需求比較明確,商業(yè)化有清晰的路徑?!蓖跣Ω嬖VXtecher。

  郭威所投資的安防機(jī)器人Knightscope就是一個(gè)很好的例子。通過高清攝像頭、麥克風(fēng)、熱感成像、紅外傳感、激光雷達(dá)、超聲波測(cè)距等你能想象的各種各樣的傳感器,生成大量的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù),并通過抓取實(shí)時(shí)的政府?dāng)?shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等所有可以利用的資源進(jìn)行綜合評(píng)估,為環(huán)境設(shè)定了不同的警報(bào)級(jí)別——如果它偵測(cè)到有異常噪音和溫度變化,或識(shí)別出已知的罪犯,它會(huì)提醒地方當(dāng)局,從而預(yù)防犯罪。

  在國內(nèi),百度IDL在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域深耕多年,人臉閘機(jī)已經(jīng)投入應(yīng)用;領(lǐng)先的幾家CV初創(chuàng)公司,如曠視、依圖等,亦紛紛布局安防。

  未來我們的安全,注定將越來越多地依賴人工智能。

  第三個(gè)方向,是形態(tài)各異的語音入口。

  作為最自然的交互模式,人們一直希望,人工智能能夠直接用語音與我們交流。然而在這背后,NLP(自然語言理解)一直是個(gè)困難的話題。

  但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,語音、語義技術(shù)也取得了新的突破。

  “雖然機(jī)器對(duì)語義記憶和循回上下文之間的解析還沒有達(dá)到完全應(yīng)用化的地步,但人工智能現(xiàn)在對(duì)語言的翻譯和獨(dú)立句子的理解也已經(jīng)達(dá)到非常高的水平?,F(xiàn)在機(jī)器的翻譯水平很高,還能寫作文和寫詩。”王笑說。

  因此,Siri、Google Assistant、Viv、亞馬遜Alexa都活躍在這片戰(zhàn)場(chǎng)上。

  提到國內(nèi)流行的語音交互智能手表,郭威直言:“手表在硅谷不能算一個(gè)比較熱的話題,甚至連話題都不能算。但是機(jī)器人、手表、智能家居,這幾個(gè)有個(gè)共同點(diǎn),就是和語音入口密切相連?!?/p>

  入局,還是等待?

  實(shí)際上,任何一個(gè)熱門領(lǐng)域,都必須遵循真實(shí)世界的商業(yè)規(guī)律,不能僅僅依靠投資人的熱情炒起來。投資人之所以看好這三個(gè)方向,背后是日趨成熟的技術(shù)和清晰可見的商業(yè)化路徑。

  “這次人工智能的浪潮絕不只是一個(gè)泡沫,它會(huì)達(dá)到人工智能商業(yè)化的一個(gè)最高點(diǎn)。大家以前都把人工智能看做黑科技,覺得商業(yè)化不會(huì)那么快,實(shí)際上這一輪已經(jīng)能夠產(chǎn)生一些人想象不到的效果?!蓖跣Ρ3謽酚^。

  一片狂潮之下,悲觀的聲音也隱隱若現(xiàn)。

  對(duì)于曾在1980年代創(chuàng)辦過兩家人工智能公司的杰里·卡普蘭(Jerry Kaplan)等人來說,硅谷重新煥發(fā)的熱情令人不安,因?yàn)樗@現(xiàn)出的樂觀情緒并無根據(jù),一如早前該領(lǐng)域被期望過高但最終達(dá)不到人們預(yù)期的時(shí)代。

  卡普蘭當(dāng)年創(chuàng)辦的兩家公司一家后來成為了安全公司(Symantec),另一家(Teknowledge)最終倒閉。

  “有時(shí)候我在硅谷與人工智能熱衷者在一塊的時(shí)候,我感覺我自己仿佛是福音派集會(huì)中的無神論者?!彼f道。

  “當(dāng)前最好的區(qū)域是機(jī)器學(xué)習(xí)而不是‘真實(shí)的AI’。機(jī)器學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)和訓(xùn)練,AI在其基礎(chǔ)上以一定的方式行動(dòng)?!?nbsp;Michael表示,“至于真正的AI,我相信還有幾年?!?/p>

  人工智能一定是未來。但除了上述三個(gè)具體的應(yīng)用方向,大部分從業(yè)者還是著力在深度學(xué)習(xí)這些底層技術(shù)——至于它們可以與各行各業(yè)結(jié)合的廣泛應(yīng)用結(jié)合的多好?我們看到的成功案例還不夠多。

  反觀國內(nèi),人工智能領(lǐng)域更加“高燒”,一場(chǎng)集體的狂歡揭示了賽道單一的孤單——甚至有投資人直言,在曾經(jīng)的O2O、去年的VR紛紛冷卻后,“沒有別的可投了”。

  而對(duì)于走在最前面的百度而言,重金押注人工智能,與其說是積極的布局,毋寧說是打響翻身之仗的唯一機(jī)會(huì)。

  

  中國AI投資領(lǐng)域資本形成總額與新增企業(yè)變化圖

  還有一些小VC,則對(duì)人工智能公司的價(jià)格望洋興嘆?!芭菽珔柡Γ覀冎荒苡^望?!?/p>

  硝煙密布中,是現(xiàn)在布局,還是等泡沫散去?投資人自有不同的選擇。

  “星星之火,可以燎原”。相同的是大家都看到了人工智能大勢(shì)所趨的未來,不同的是,有的投資人看到“星星”就入場(chǎng)了,有的投資人還要等到煙火燎原。



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