2017年05月10日 13:59:03 财经国家周刊

文/《财经国家周刊》记者 李云蝶

看上去,人工智能(AI)在与人类的进化较量中占了上风。

4月下旬,著名物理学家史蒂芬·霍金在北京举办的全球移动互联网大会上做了视频演讲,“生物大脑可以达到的和计算机可以达到的,没有本质区别。计算机在理论上可以模仿人类智能,然后超越”,“人工智能可能是人类文明的终结者”。

5月下旬,目前围棋世界排名第一的中国职业九段柯洁将与人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)进行终极对弈,尽管柯洁早已放出豪言,“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗”,但是此前德扑大赛中,人工智能获胜已经让部分看客有些心灰意冷,一旦柯洁失败,或许会再次加深这一悲观情绪。

当然,“文明终结”的忧虑还为时尚早,无论是世界上最强的象棋、围棋还是黑白棋程序,尚属“弱人工智能”。

在还没有到人工智能拥有自主意识的“强人工智能”时代,企业家、投资者以及创业者们可能更担心另一些现实的问题,比如,怎么把人工智能商业化。这是过去数十年人工智能一直温而不火的重要原因。

一、真正的爆发

无论是科学家的危言耸听式担忧,还是商业巨头们疯狂的攻城掠地,总之,“人工智能”已然成了这两年最火的科技热词。

创新工场创始人李开复对《财经国家周刊》记者说,“我们每个礼拜都会收到5家巨大的企业的请求,基金公司、汽车公司、管理公司、国企、甚至政府,都希望能够利用人工智能帮他们解决问题。”

要知道,人工智能的概念第一次被提出来是在61年前,尽管持续有些热度,但它在最初50多年里几乎没有得到爆发性的关注。

“人工智能”关注度爆发的导火索,或许是去年3月韩国著名围棋棋手李世石以1:4输给AlphaGo。

它让不少人错误估计了人工智能的爆发节点。就好比在1997年,名为深蓝的IBM计算机也曾经击败世界象棋冠军,但人工智能并没有从此进入人类日常生活。

李开复也曾错误地预判人工智能的技术趋势,从而导致创业失败——2000万美元的投入、100个员工,几乎全军覆没。

李开复反思道,“创新固然重要,但不是最重要的,最重要的是做有用的创新”,而判断它能否成为科技主流的重要标志,就是能否商业化。

Deep Mind创始人、AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯也表示,“我们发明AlphaGo,并不是为了赢得围棋比赛,我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台,我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中,为社会所服务。”

那么,人工智能商业化的时候真的到了吗,会不会又是一阵虚火?

4月25日,在JIC投资沙龙上,阿里云战略资深总监李树翀解释,“AI的基础是三个理论,第一是算法,第二是必须得有计算的支撑,第三是必须有数据作为序列或者教化算法的基础”,这三方面都在走向成熟。

2016年,百度董事长兼CEO李彦宏曾在2016贵阳大数据博览会上表达过类似观点,“越来越多的数据每天的产生,导致了我们可以利用这些数据做一些过去只有人能够做的事情,同时,计算能力越来越强大,计算的成本越来越低廉”。

出门问问创始人兼CEO李志飞则以“虚拟个人助理”为例,称“四年前跟现在相比,我们都不知道能用在哪里,手机也没有习惯”,而今天,“家庭、车等场景我们都能看得清楚,跟产业、用户的需求变得比以前更加成熟了。”

在这种情况下,毫无疑问,4月10日德扑人机大战最终以AI冷扑大师完胜,成了真正引爆AI商业化的导火索。

这是因为,围棋是一种“完全信息博弈”,比赛双方所有信息都呈现在棋盘上;而扑克和电脑游戏这些由多人对战的游戏是“不完全信息博弈”,计算机无法获知所有信息。

“不完美信息”人工智能冷扑大师的胜利,意味着在尔虞我诈、概率不确定、非完美信息需要推理和情商的游戏里,机器一样可以获胜,它最大的价值就在于赋予了人工智能商业化的可能性。

德州扑克冷扑大师和中国龙之队对决结束的时候,李开复发了一条朋友圈,“据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战,其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能,在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。”

生活在“弱人工智能”时代的我们,还远没到担心人类会“永生”还是“灭绝”这样庞大而沉重的课题,但毫无疑问的是,人工智能的商业化时代,真的来了。

二、开始总是美好的

“中国任何浪潮来了都会来得太猛,大家都跳进去瞬间就有可能蓝海变成红海”,李开复如是说。

不出所料,浪潮之下,巨头们都闻风而来。

4月28日,百度公布了2017年第一季度未经审计的财务报告,李彦宏在财报中明确提到,百度的战略已经从“移动先行”变成“AI先行”。

同一天,刚刚上任100天的百度集团总裁兼COO陆奇,在百度与小鱼在家联合发布的搭载了百度DuerOS操作系统的视频通话机器人“分身鱼”发布会上重申,“对百度公司来讲,不光是一个搜索引擎的公司,基于AI,从现在到将来会逐渐成为一个平台,这是一个战略上和文化上的改变。”

这让人联想到,早先陆奇的到来和百度前首席科学家吴恩达的离开,在曾与吴恩达有过接触的首席科学家林晖看来,这某种程度上反映了百度对于人工智能需求的变化,从“学术派”走到了“实干派”。

随后,5月3日,据美国科技网站报道,腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab副主任。这个2016年4月成立的人工智能实验室,现有50多位世界知名院校的AI科学家(90%为博士)与200多位应用工程师,此举或意味着腾讯在AI领域的正面回击。

相对低调的阿里巴巴事实上也在伺机而动,去年以来,阿里逐渐抛弃了AI产品头上的“云”背书,直接用“人工智能”给产品定位。

今年3月9日的阿里巴巴技术峰会上,马云推出了“NASA”计划,称面向未来20年组建强大的独立研发部门,同时点名了五大技术,机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别都与人工智能相关。

随着互联网三巨头BAT的布局加速,一场真正的商业化战争,已经蓄势待发了。

根据猎云网研究院4月13日发布的《2017人工智能投融资白皮书》显示,2016年1月~2017年2月,共发生365起人工智能领域融资事件。

其中,来自投资界的数据显示,仅2017年第一季度,就有超60家人工智能公司获得了融资,金额超亿元的融资事件至少有5起。

这幅“人工智能”的“烽火狼烟图”,不禁让人联想起一年以前VR概念风头正盛的时候。

去年一季度,共有29家VR/AR公司总共获得融资超过10亿美元。

然而,仅仅一年后,市场研究公司Crunchbase5月1日发布的报告显示,今年一季度全球VR/AR的风险投资额只有2亿美元,不仅暴跌八成,而且被26家公司分食,创出了过去一年中投资的最低纪录。

AI会不会重蹈VR覆辙,还不好说,但资本一定有高潮也有低谷。更何况,即便是在当下,也并不是所有投资者都对人工智能持乐观态度。

建投华科投资股份有限公司董事总经理戴燚认为,“比尔·盖茨说有关人工智能领域的重大进步的所有预言,都已经被证明过于乐观。这一点对于22年后的今天这些投资人来说,仍然有一定的警示意义。”

在他看来,“人工智能处于初期发展阶段,对于投资、尤其是对于我们产业并购的整合者来说,可能为时尚早。”

三、小心陷阱

对于人工智能,科学家在渲染危机感,投资者在夸大它的神奇,然而创业者需要警惕:人工智能的创业路径跟过往的经验完全不同。

其中,最大的不同就是创业门槛的高低,起步资金就是最重要的一项。

“移动互联网时代让创业成本达到历史新低,一个产品经理带着一个工程师就可以零元创业”,李开复调侃到,“但AI的创业成本却达到历史新高,挖人、买数据、买机器,每一项都要投重资”,以创新工场投资的一家创业公司为例,“第一个月就花了500万买机器”。

并且,人工智能创业大部分是“B端”的,然而大多数投资公司已经习惯了投资“C端”创业者,这就决定了融资的难度。

李开复这样对《财经国家周刊》记者描述过去很长一段时间“C端”创业公司的投资模式,“给你一笔钱搞100万个用户,再给你一笔钱搞1000万个用户,再给你一笔钱开始变现,再给你一笔钱你就盈利了,再给你一笔钱你就上市了,这一定程度上成为了投资的四步曲或五步曲”,这与大多数“B端”创业者要去苦苦哀求企业级用户的门是完全不同的。

然而,矛盾之处在于,创业者要想避免被BAT碾压,最好的方式就是去寻找一个巨头不能碾压的领域,避开社交、游戏、电子支付,而“卖企业级软件给银行”、“卖解决方案给医院”等等“B端”领域,虽然BAT可能不会去做,但创业公司也很难成功。

并且,在人工智能领域创业,一个很大的问题就是“想象力不够”,导致从一开始同质化竞争就很严重。

“大家都做一样的应用,人脸识别现在大概有15个公司”,李开复反问道,“人脸识别当然有商业价值,但是需要15家公司来做吗?”

当然,作为最早一批回国创业的科学家,曾在谷歌担任高级工程师的出门问问创始人李志飞对《财经国家周刊》记者阐述了不同的看法。

“早期有一些趋同,这个不值得奇怪”,因为,“这就跟摘果子一样,最大的摘完了之后大家才会动脑筋去想,是不是可以再自己培养果子或者到另一个地方去摘,关键是后面这个产业是不是真能够进一步地升华。”

那么,创业过程中最需要注意的问题是什么?

最显而易见的一点,是要找到强需求而不是伪需求,然后判断这个强需求能不能被技术解决,同时,让场景和产业深度结合起来。

其次,脱离工程师的思维,把焦点放在用户身上。

李志飞说,“工程师的思维就是特别喜欢做一个自己觉得很牛的、技术很复杂的东西,但这个可能跟用户的需求完全不一样。”

以语音识别软件出门问问为例,李志飞说,“过去我们喜欢演示特别复杂的句子,比如一句话把‘帮我查一下附近的餐厅、人均50块钱、带wifi、带停车场的’讲完,但用户真实的习惯可能是把它分成几个短句,通过渐进式的交互去完成查询。”

此外,不要急于打造平台级技术和场景,什么都想做。

过去的创业经验告诉创业者,通过一味的“铺场景”也可以拉高估值,但是危险在于,一旦业务方向不像设想的那么顺利,就会无形中拉高B轮融资的难度,造成现金流枯竭,这对于现今需求量极大的人工智能创业尤为危险。

在这一点上,李志飞很坦诚,“我们也跟热点,这是肯定的,因为你不跟热点的话,拿不到钱”,“但是热点一定是辅助的,公司业务的核心一定要以AI技术推动,然后才会有各种各样的使用场景,如果你随着资本波动而波动的话,一定会死的很惨。”

李志飞称,“对于技术型公司,你的扩张速度要永远保证你的账上还有18个月的经费”,因为“钱是很贵的”。

除此之外,团队的协调、合伙人之间的契合度也在技术导向型公司被无限放大。这是因为,跟过去移动互联网时代的产品经理和工程师不一样,AI的工程师和产品经理的价值观和思维方式并不相同。

此时的人工智能就像襁褓中的婴儿,初来世间,走错一步路都有可能夭折,“脚踏实地”显得尤为重要。

就像李开复所说的,人工智能一定要从必然的问题解决起,对于是否未来会对人类构成威胁这种问题,有一些天才来想一想就够了,当下之急是探索人工智能否解决人类重复的劳动、带来好的创业机会。

联系作者:liyd777@126.com

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