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周绍军:人工智能是改变人类社会的力量

2016-07-30 08:56
络遇
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  举一个非常通俗的例子,比如说这位女士站在这里,作为一位男士来讲,从视觉来看这位女士非常漂亮,这是一个视觉的输入。通过脑海的计算,通过大数据积累,跟我以前遇到的女孩子相比,这是一个非常优秀的女士,这时候云计算告诉我,是不是应该上去跟她要号码。没错,云计算的结果是她有男朋友了、结婚了,不能要,这时候程序结束了,就到了这个点。不过也有一些男生云计算的结果是,不管结不结婚,我都可以要到号码,这个就不讨论了。所以,所谓的人工智能,我们觉得跟脑科学是非常非常相似的。

  我们讨论人工智能的整个领域,包含非常多学科知识,包括了移动互联网、PC时代的互联网,包括了自动化、物联网、云、机器人和先进汽车等等,实际上这些领域涉及的是大概数十万亿美金的规模,如果说是第四次工业革命,我们觉得一点都不为过。

  人工智能爆发的前提

  为什么之前我们没有去讨论人工智能呢?或者说为什么现在投资界这么热衷、这么热烈的讨论人工智能?其实人工智能的爆发需要一个前提,就好像一个大脑从一个小娃娃到成年人,需要有一系列前提条件,才能达到我们今天所谈的这么一个高度。比如说刚才我们说的这个输入设备,现在我们可以看到,所谓智能互联的设备数量越来越多,在座的没有人没有手机吧?离你最近的是手机吧?你可以感觉到生活当中无处不在的带有智能的数据设备,所谓智能包括能够预算,能够做出计算结果的这么一些设备,非常多,这意味着第一个前提条件出现了,数据的输入。第二个是什么呢?第二个就是大数据。其实行业数据是非常非常多的,刚才我跟八爪鱼的创始人刘宝强在聊,如果把数据输入进来这个量非常大。如果数据没有分门别类的做的话,许多你办法辨别。另外,有了数据、沉淀和信息的摄取,但是还得计算,脑子得想得过来,所以涉及到云计算的技术成熟。

  我刚才说的这三个领域,实际上涉及的市场非常非常多,产品了非常多投资机会,成熟的或者没有成熟的。

  第四个领域是我们进一步了解的,是深度学习和算法的进步。现在我们看很多进步,实际上不是说硬件怎么好,而是算法怎么强,这个团队在算法方面的能力非常重要。深度学习我们认为在2013年是非常重要的技术突破。很前沿的技术公司,比如说谷歌、微软、Facebook都有技术布局,包括中国百度也成立了深度学习研究院。所谓人工智能要能爆发,我们认为这四个条件缺一不可。

  具体来讲,刚才还是说了一些高大上的概念和理念的问题。作为一个投资人,我怎么投呢?谁告诉我云计算是什么,它到底怎么挣钱?大数据怎么去挣钱?作为投资人,我得关注,除了概念以外,怎么把商业模式跑出来,最后变成现金、收入,这是我们关注的事情。从应用层面来讲,我们认为在未来五到十年,绝大多数消费电子设备都会变成一个智能化的大脑,从感知、交互、控制这三个方面成为它们拥有的一些能力。具体来讲,比如说现在我们看了很多项目,包括服务机器人,在家庭、安防、餐厅的服务机器人。包括自动驾驶,这方面就不说了,在美国有半自动、全自动、辅助,三到五年、十年的布局方向。还有一个是VR和AR的领域。还有什么呢?还有无人机、游戏娱乐、智能家居。刚才从四个前提来看,那四个前提具有非常多机会,如果细化成应用层面,每一个市场都是上千亿的市场,所以机会是非常大的。

  人工智能三大产业链:应用层、技术层、数据资源支持层

  如果从应用层再回来看整个产业链,怎么去分析呢?我们是这么看的。首先,利用技术层输出的人工智能技术,为用户提供智能化的服务和产品,这是第一层应用层。就包括刚才我列举的所有落地的产品和商业模式。其实这个层面,我们认为还不是门槛非常高的层面。第二,通过不同类型的算法,建立模型,形成有效可应用的技术。这个层面我们认为是有技术门槛的,包括机器视觉、语音识别、自然处理、运动控制。举一个很有意思的例子,我跟我的一个同事探讨,人工智能在语音识别上怎么能够做到最好?他告诉我说,如果你能持续的跟机器对话,几轮下来以后你都没有发现它是一个机器,就意味着有人工智能的技术支持。什么意思呢?比如说我在Callcenter打电话跟他交互,我要办卡、消户、交话费,对方对答如流,我办完业务了给它打满分,但是我不知道对方并不是人,而是一个语音交互设备。我们觉得这是有技术壁垒的,当然最难的,产业链难度最大、技术门槛最高的,实际上是支撑了技术层和应用层上面的关键环节,就是云计算、大脑芯片、传感器等形成的数据资源的支持,这个难度是非常大的。比如说芯片,我们现在都不敢投芯片,因为芯片一旦出来门槛非常高,但是投入的时间非常长;云计算现在我们也不敢投,为什么呢?我们觉得不一定投得起,搞不好这应该是大家伙干的事情。有一些事情是作为我们VC可以投的,有一些层面我们未必会去介入,当然只是一个探讨。我还是一个文科生。

  我们看数据支持层有哪些代表企业呢?比如说云计算包括谷歌、阿里云、百度、IBM、微软、亚马逊。芯片包括英特尔等等,传感器有KINECT、LETCV等等。

  技术层,我看到这里面介入的公司非常多。同样,机器视觉方面基本上很多大公司都有布局。谷歌、微软、百度,还有业内非常知名的格林森童(音),当然不知道现在做的怎么样。包括语音识别、自然语言处理,图灵在北京,还有云之声、科大讯飞等等。运动控制方面就不讲了。包括最近很热的,波士顿有一个机器人是怎么打都不倒的?应用层的门槛不是特别高,但是离我们非常近,比如说之前在美国看到的服务机器人叫JIBO,陪伴孩子的。还有自动驾驶,还有丰田传统公司也在做的自动驾驶的事情。百度也跟我们投了一家公司。Uber野心跟大了,以后出门不用人了,叫一个Uber出门就走了。

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