李飞飞:风口上,投资AI不应只看PPT
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李飞飞:风口上,投资AI不应只看PPT

在宏观政策的大环境以及深度学习算法发展的背景下,人工智能正在成为产业革命的新风口。

本文系作者科技50(ID:tech50)对i黑马投稿。

2015年末,国内外巨头纷纷布局AI领域,2016年人工智能技术研发及产业化进入了高速发展的新纪元。AI成为继互联网大数据后新的社会聚焦点,这也激发了创投界对AI领域的热捧。在宏观政策的大环境以及深度学习算法发展的背景下,人工智能正在成为产业革命的新风口。在工业界和投资界看来,AI是一个平地而起的新兴产业。但实际上,从实验室走向现实生活,AI在过去60年经历了长足的发展。斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞在接受《科技50》采访时表示,AI的发展是一个长达60年的积累过程。

“对于今天的AI来说,似乎没有何去何从的忧虑,学术界和创投界都应当不忘人工智能的最终使命——在医疗、教育、交通、智能城市等各个应用场景提高人类的生活品质。”李飞飞对《科技50》说,“同时,有更多不同的人进入到AI领域,才能促进AI科技界的发展。”

将在感知智能中有大突破

随着不断与传统行业相结合,AI在应用领域收获了丰硕果实,人工智能产业链迎来爆发式增长。据中信证券研究部数据,2016年全球人工智能公司已突破1000家,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等13个领域,其中研发应用类机器学习的人工智能公司占比近30%。

从区域分布来看,拥有499家人工智能公司的美国占主导地位,而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段,真正布局该产业的公司并不多,以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。目前,我国AI相关企业近八成都集中在技术落地应用,在应用企业中八成以上做软件服务,硬件产品相对较少。

梳理历史,人工智能技术发展大致可分为三个阶段。第一阶段为计算智能,主要表现为能存会算,体现应用为神经网络、谷歌的AlphaGo;第二阶段为感知智能,主要表现为感知外界,可以实现语音识别、图像识别等;第三阶段为认知智能,认知智能能够实现自主行动,例如能够完全独立驾驶的无人汽车。“强人工智能”属于第三个阶段,现时的科技水平仍不可企及。

目前,人工智能还处于感知智能的阶段,即所谓的“弱人工智能”。在这一层面,可以做的事情还有很多,前景还十分广泛。

硬件、算法、数据三方面是实现人工智能的三个必要条件,以Nvidia为代表的GPU、深度学习算法及互联网大数据的成熟推动感知智能取得突破性进展。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。在深度学习算法出现之后,语音识别和视觉识别成功率分别达到95%和99%,基于深度学习算法开发的产品所需的人工调试和专家处理少,并且能达到相同或者更好的效果,这也是为什么互联网公司纷纷加入人工智能的原因。

李飞飞认为,在未来五到十年内,AI领域应用科学在感知这方面会有大幅提高,比较典型的应用场景就是无人车。目前很多公司都在朝着这方面努力,出现了很多类似Google car、Tesla的原型车,但是无人车目前无法达到完全应用级别,很大程度上归因于在感知方面还没有完全突破。

除此之外,机器人领域和VR/AR领域也将迎来更大的突破。“在制造类机器人和感知应用到健康管理方面,今后几年会受到很多产业界的关注。从学术到最后呈现在大众面前的产品需要很长的步骤,从学术界到工业界再到大众,感知这方面目前在学术方面较为成熟,已经进入工业界蓬勃发展。”李飞飞对《科技50》说,“除了感知以外,目前我比较关注的是认知这一块,认知是实现人工智能分析、判断、预测能力的最为重要的环节,只有通过把信息转化成知识结构、知识系统才能实现这些功能,从而实现从感知型的AI到认知型的AI的飞跃。”

警惕投资泡沫

在“弱人工智能”应用蓬勃发展的情况下,人工智能创新、创业公司亦备受资本青睐。

在过去的几年里,国际互联网巨头竞相收购了超过20家专注于开发人工智能技术的企业,互联网巨头通过这种方式来抢夺核心技术来进行人工智能的顶端布局。尽管近年人工智能取得巨大突破,但离实现通用人工智能仍然还有很长的距离。因此人工智能的特定场景应用成为时下资本的聚焦点,基于感知智能技术的人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理将成为应用层面发展的重点领域。

从投资者的角度来看,机器学习、图像识别和智能机器人,是目前投资回报率和产业成熟度相对较高的三个人工智能细分领域,同时也是未来市场空间最大、行业增速最高的三个细分领域。未来的投资热点会在智能驾驶、医疗、教育、金融等方面,这也意味着这几个领域的AI创业创新公司的竞争将会比其他领域来得更加激烈。

值得注意的是,人工智能发展的成熟为传统产业转型升级带来了契机,在人口红利消失、生产力亟待提升的情况下,以人工智能技术为核心的智能制造是传统产业转型的一条捷径。

由于传统产业在升级转型方面的需求,人工智能在工业机器人行业市场前景较好,目前也成为人

工智能的投资热点。有资本追逐的地方,就会有投资泡沫。目前国内一些人工智能公司的估值过高,其中部分甚至高过硅谷的AI公司。而资本追捧下,国内人工智能公司数量不断增多,其中有不少更是通过短时间内组建团队从其他领域转型而来。

在李飞飞看来,业内外对AI的热情是真实的,一方面来说,是新兴领域带来的一种兴奋感,另一方面则是很多有远见的人看到了信息革命的后半段是由AI来引领的。不过,她在认同这种兴奋和关注的同时也指出,这种兴奋和关注之中会有存在不冷静。

“在投资界,各种公司都把自己标榜成机器学习或者大数据公司,但是很多公司往往还不具备这种能力。对于投资者来说,光看公司的幻灯片是远远不够的,应该去了解一下他们的技术研发核心人员是否具有机器学习或者大数据方面的背景,这是很重要的一点。”李飞飞对《科技50》说。

人工智能 AI 投资人
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