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人工智能元年 AI從未來走向現(xiàn)實

  • 2017年12月29日 ZhouXun來源:坤鵬論 1179 76
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2017年5月23日—5月27日,被稱之為“人類最后的希望”的柯潔與AlphaGo鏖戰(zhàn)三輪,最終總比分 0:3柯潔敗于AlphaGo。賽后柯潔一度哽咽稱:它太完美我很痛苦,看不到任何勝利的希望。

人工智能元年 AI從未來走向現(xiàn)實

前百度首席科學家吳恩達說:就像100年前的電力、20年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣,AI也會改變每一個產(chǎn)業(yè)!

有人說,現(xiàn)在就像1995年,那一年,第一家互聯(lián)網(wǎng)公司——網(wǎng)景上市,一天之內(nèi)大漲208%,互聯(lián)網(wǎng)正式登上歷史舞臺,引爆了之后浩浩蕩蕩的“.com”熱潮。

一位AI從業(yè)者這樣激動地說道:“我看到的是一片藍海無限可能,看到所有產(chǎn)業(yè),包括醫(yī)療、金融都可以做,那不就跟當年的.com一樣?”

其實在歷史長河中AI已經(jīng)幾度潮起潮落,為什么這次大家都這么篤定它就是未來呢?

關鍵點就是深度學習的突破。

2017年1月,谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD(數(shù)字、生活、設計)創(chuàng)新大會上宣布推出真正2.0版本的阿爾法圍棋(AlphaGo)。其特點是擯棄了人類棋譜,只靠深度學習的方式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。

2017年5月23日~5月27日,被稱之為“人類最后的希望”的柯潔與AlphaGo鏖戰(zhàn)三輪,最終總比分 0:3柯潔敗于AlphaGo。

賽后柯潔一度哽咽稱:它太完美我很痛苦,看不到任何勝利的希望。

這是AlphaGo深度學習的第一次公開亮相。

可以說,深度學習解決了人工智能領域的一個百年難題。

如果沒有它,AI可能會再次遭遇泡沫后的沉寂。

人類是個極為復雜的生物,就連我們自己對自己的了解也只能算微乎其微,就像人類很多復雜的能力其實都是憑感覺而為之,過后很難清楚地描述和歸納,也正因為如此,它們也無法寫成程序,讓計算機進行復制。

從駕車到辨認面孔,這種不自知是存在于人類諸多能力中的一種普遍現(xiàn)象。

圍棋也是一個典型代表,它是高度復雜的戰(zhàn)略游戲,無法依靠機會和運氣取勝,并且和象棋不同的是,沒人能解釋高段位圍棋該如何下。

事實上,甚至連圍棋大師都無法完全搞懂自己為什么會下得一手好棋。

匈牙利出生的哲學家、科學家波蘭尼對這一現(xiàn)象早就有過精彩的概括,他說,“我們知道的,比我們講得出來的還多?!焙髞磉@種現(xiàn)象就被稱為波蘭尼悖論。

而深度學習幫助人工智能克服了“波拉尼的悖論”,算是另辟蹊徑,繞過這個理論限制。

也就是只要灌入海量的標記過的數(shù)據(jù),計算機就可從這些數(shù)據(jù)中,自己找出細微的模式,學會人類最精巧的技藝。

而數(shù)據(jù)在這其中起到了至關重要的作用,大數(shù)據(jù)其實已經(jīng)存在了10年多,因為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,使其為深度學習從量變到質(zhì)變,于是這兩三年深度學習發(fā)展迅猛,據(jù)業(yè)界專業(yè)人士稱,當數(shù)據(jù)從原來的幾十萬份,增加到幾百萬,幾千萬份時,計算機的模型預測精確度會呈現(xiàn)跳躍性的提高,比如:10%、20%。

可以說,深度學習引爆了AI,大部分國家、產(chǎn)業(yè)都將目光投向了人工智能,甚至把它視為未來生死存亡的關鍵。

坤鵬論之前講過,如今,以BAT為代表的中國互聯(lián)網(wǎng)公司們,都在人工智能這條賽道上狂奔,那么美國那邊的AI是什么樣的情景?

Google CEO桑達爾·皮查伊1年前就將Gogle的企業(yè)目標從“行動優(yōu)先”直接轉(zhuǎn)向“人工智能優(yōu)先”(AI First)。

微軟CEO薩提亞·納德拉在最近的2017年微軟年報中,直接將以前的公司目標“行動和云端優(yōu)先”改為了“AI和云端優(yōu)先”,并且6次提到AI,而2016年的微軟年報對人工智能只字未提。

我們從這些公司目標中也可以清晰地看出來,美國科技公司對于科技的純粹與執(zhí)著。

而且也正像坤鵬論曾經(jīng)說過的,人工智能的最大玩家還是那些互聯(lián)網(wǎng)巨頭,小玩家很難很難。

從AI人才的爭奪這塊就可以看出端倪。

比如:美國的亞馬遜的AI人才招聘接近瘋狂,根據(jù)薪資研究機構Paysa今年4月的調(diào)查,亞馬遜一年投資2.28億美元來做AI人才招聘,比第二名Google、第三名微軟的總和還多。

已經(jīng)有不少美國AI創(chuàng)業(yè)公司開始抱怨,所有人才都已Google、Facebook、亞馬遜、微軟、英特爾席卷一空。

去年,李開復曾說,“做深度學習的人工智能博士生,現(xiàn)在一畢業(yè)能拿到年薪200到300萬美元的offer。”

不過此話一出,許多從業(yè)者紛紛表示,開復博士多說了個0。

不管是300還是30,都算是不小數(shù)目,可想美國AI人才競爭之激烈。

毋庸置疑,中國和美國是世界AI兩極,在中國AI的熱度絲毫不遜美國。

2017百度沸點國人搜索榜單十大科技事件中,AlphaGo對戰(zhàn)柯潔、智能音箱熱賣、無人駕駛汽車上五環(huán),這三大AI事件入圍百度2017科技熱搜,而且“AlphaGo對戰(zhàn)柯潔”更是排名第一。

和美國一樣,中國公司對于AI人才簡直到了“寤寐求之”的狀態(tài),瘋搶成了常態(tài),今日頭條創(chuàng)始人張一鳴放話:“人才的水平有多高,我們的薪酬就有多高?!鄙虦萍? “按圖索驥”,畫出“博士人才名單”,但凡有人即將畢業(yè),就馬上找上門,不讓任何魚兒漏網(wǎng)。

投資界的金主們懷著極度急迫的心情,唯恐錯過這個史無前例的颶風級“風口”。

人工智能最核心的是人才,“得AI人才者得天下”。

一場場驚心動魄的搶人大戰(zhàn)正在上演,百萬年薪都難求AI一人才。

一位在BAT任職的高級HR說,他們已經(jīng)屢次在爭搶AI算法工程師、AI系統(tǒng)架構師等人才時敗給創(chuàng)業(yè)公司?!八麄儞屓藭r似乎就是在拍賣會舉牌,明明心理價位是年薪二三十萬,最后抬高好幾倍也會買單,只想將目標人選快快納入囊中,似乎就萬事大吉。而BAT因為是上市公司,有薪酬體系,不能太破例,只能望而興嘆?!?/p>

據(jù)權威數(shù)據(jù)統(tǒng)計,全世界AI人才數(shù)量約為25萬,主要分布在美國、歐洲、印度及中國。美國擁有10年以上經(jīng)驗的AI人才比例接近50%,中國10年以上經(jīng)驗的人才比率只有不到25%。

不過,值得慶幸的是,中國年輕一代的占比更高,28歲-37歲中青年(80后)是AI領域發(fā)展的主力軍,占AI發(fā)展總人數(shù)的50%以上。

相較而言,美國AI人才在各年齡段分布得更加平均,48歲及以上的資深人才占比為16.5%,遠高于中國的3.7%。

與此同時,投資界也隨之沸騰,加之今年國家對貨幣高位鎖定,錢很難出海,所以正像某位已經(jīng)入行18年的資深投資人所說,2017年資本的浪頭最澎湃。

根據(jù)咨詢公司清科集團的數(shù)據(jù)顯示,今年前11個月,中國新成立了3418只風險資本和私募股權基金,共籌資人民幣1.6萬億元,是2015年的兩倍多,2006年的10倍多。

清科集團估計,當前有大約12000家投資公司管理人民幣8.5萬億元資金,而2015年是8000家公司管理人民幣5萬億元資金。

而如此海量的資金,不少都在瞄準人工智能。

據(jù)PitchBook統(tǒng)計,2017年全球人工智能和機器學習領域共獲得風險投資超過108億美元。

過去十年來,該領域的風險投資大幅增長:2010年投資不足5億美元,2016年達到57億美元,而2017年投資額較2016年增長了接近一倍。

數(shù)據(jù)顯示,2017年AI領域融資最高的5起投資事件中,中國企業(yè)占了4起。

其中,蔚來汽車融資達到16億美元,位列第一。其次是曠視科技(機器視覺)、商湯科技(計算機視覺和深度學習技術)與明碼生物科技(使用測序數(shù)據(jù)改善健康,并提供精準醫(yī)學解決方案)。

人工智能元年 AI從未來走向現(xiàn)實

騰訊11月發(fā)布的《2017互聯(lián)網(wǎng)科技創(chuàng)新白皮書》顯示,截至2017年6月,中國創(chuàng)業(yè)投資機構共發(fā)生767項針對人工智能的投資案例。

2017上半年產(chǎn)生的融資已經(jīng)超過150億元,累積融資額攀升到635億元,占據(jù)全球融資總額的33.18%。

2017年是AI元年,同時2017年也是從投資AI轉(zhuǎn)向投資AI時代的關鍵一年。

當然,在喧鬧繁華中,也有人在給沸騰的人工智能火爐潑冷水。

華興資本的包凡說:

就人工智能平臺而言,我認為這可能是巨頭之爭,它有三大核心能力——數(shù)據(jù)、計算能力和算法能力。

這三個要素里,在算法上,初創(chuàng)企業(yè)可能有一些優(yōu)勢。但在數(shù)據(jù)和計算能力這兩個要素上,初創(chuàng)企業(yè)幾乎很難和科技巨頭抗衡。

而人工智能只是個技術工具,它需要在實際生活中找到應用場景,當人工智能技術在實際生活中應用時,你必須專注某一垂直領域的運用。

歸根結底是要讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的價值,這才是初創(chuàng)企業(yè)生存的關鍵。

李開復說:

現(xiàn)在創(chuàng)投市場人工智能泡沫很嚴重,每個商業(yè)計劃書上都要加上人工智能,幾乎任何行業(yè)的創(chuàng)始人都說自己是人工智能公司。

人工智能從業(yè)者說:

遺憾的是,很多地方又把人工智能當作共享經(jīng)濟,把人工智能當作概念來炒作了。

當前大部分中國AI技術,都利用了一些開源的技術框架,在這些底層算法之上進行優(yōu)化。但從技術的原創(chuàng)性來看,與美國和英國相比還遠遠不夠,中國大量AI企業(yè)的可復制化非常高。

前阿里集團執(zhí)行副總裁、現(xiàn)嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲則表示:

“很多只是有一定算法的,或者還是基于機器學習的公司,今天搖身一變都給自己貼上了人工智能的標簽”。

客觀講,人工智能目前其實還是小荷剛露尖尖角,尚處于最初級的弱人工智能時代,在弱人工智能階段,AI的發(fā)展還要被劃分為三個階段:技術驅(qū)動階段、數(shù)據(jù)驅(qū)動階段和場景驅(qū)動階段,我們現(xiàn)在處于弱人工智能的早期階段——技術驅(qū)動階段,所以,我們看到了英偉達憑借自身旗下的GPU芯片,股價飆出天際。

人工智能還是個嬰兒,但它的泡沫已經(jīng)漸漸吹大,科技總是螺旋式上升,總會在起起伏伏中壯大,2018年會怎么樣?實話說,坤鵬論不是AI專家,給不出準確的答案,但有句名言總會讓我們醍醐灌頂:我們總是高估未來兩年的變化,卻低估未來十年的變化。

站在未來看現(xiàn)在,站在未來安排現(xiàn)在,唯此,才會加大未來贏的機率!

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