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深度对话:人工智能的未来,是裂变还是融合

2016-06-16 00:05
Radow
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  主持人:

  我本来还有第三个问题,因为两位除了是人工智能方面的专家,另外你又是创业者,并且像杰瑞,你是连续的创业者,因为中国现在也在双创的时代,请你能够给出人工智能领域创业的人什么样的建议?在什么样的领域是可以有所突破的?

  李开复:

  人工智能创业其实是非常困难的,首先我认为你一定要有非常厉害的科学家和工程师,而且有愿意解决务实问题的这种心态,这个其实带来很大的挑战。因为大部分人认为这个博士、教授、研究员不见得是很好的创业者。但是做人工智能没有这批人还真做不出来,所以我觉得工程师和这些博士要能够很融洽地在一起工作。

  根据我过去在一些大公司工作的经验是非常困难的过程,因为工程师总认为是我挣的钱,科学家总认为说我读的学位更高,这两个谁都不让谁,能够在一起工作作出很好的工程产品难度是相当高的,所以千万不要低估了创业的难度。

  另外一个人工智能的门槛,今天懂人工智能的人很少,所以你可以靠技术成为你的第一个竞争优势。但是长期来说,真正唯一可持续的一个竞争优势,就是你有非常大量的数据,不断地被输送到你的系统。而且你可以产生更多的数据,而且这个数据不是公开可以获取,也不是可以简单靠人来标注的。比如说产生了这个良性循环以后,你的power特别巨大,比如百度知道,谁点哪个搜索结果,淘宝知道你购买了什么商品,可以不断地修正人工智能,可以让更多人在原来假设的情况之下购买商品。face++知道谁最终经过淘宝的验证,知道谁是骗子,谁不是骗子。

  一个非常好的人工智能公司往往是靠特别大量数据的滚动,而且越强的公司就会越来越强,就像google、facebook,像中国的科大迅飞,它能把数据的累积、迭代和自动标注形成一个良性的循环,这是过去的创业者从来没有思考过的问题,而现在变成了一个特别核心的问题。

  下面要有非常好的商业思维和逻辑,还有很好的耐心,因为做这种人工智能的产品,有时候不是一步登天的,比如说吴甘沙做一辆无人驾驶车,要多少年的堆积和累积才能做出来的。比如说我们希望能够做到一个第四范式,需要帮银行赚钱、省钱,这个也需要很多年做出来的。

  这跟过往很多的创业不太一样,以前的创业比如说某些社交、直播、手游,只要抓对了时机,产品做得够好,然后快速地起量,似乎一个“独角兽”就可能产生,失败的概率很大。但人工智能创业绝对不是这样的,一定是一个多年的累积,你要累积人才,累积数据,累积产品用户反馈,而且它不是一个2C的产品,是一个2B的产品。所以人工智能的创业是门槛相当高的,刚才几个问题,技术的问题、人才的问题、融合的问题、数据的问题,还有耐心的问题,当然还要找对投资人,像创新工厂没问题。

  要不然一个VC用正常的方法推你起量、变现就惨了,就完蛋了,一定要懂你这个行业的,门槛相当高,绝对没有任何的用意希望所有人走这一行,因为前景非常得多。

  杰瑞-卡普兰:

  其实我的建议是这样,我觉得一个人工智能的初创公司究竟能够成功与否,并不在于人工智能本身这个技术是不是足够好?足够强?我觉得关键是一个匹配程度。

  做一个创业者,您应该有这种商业的敏感,在你选择技术的时候,这个技术是不是匹配你的目标市场?匹配你的目标人群?

  同时作为一个创业者,你应该有足够的知识和足够的能量,去找到现在这个未成熟的技术和目标市场之间微妙的差距,和你是不是能够弥合这个差距重要的差别?我觉得找到目标市场,找到匹配的技术,才是成功的前提。

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