每經(jīng)編輯 每經(jīng)記者 張壽林    

每經(jīng)記者  張壽林

每經(jīng)編輯 姚茂敦

“孤奈凌節(jié)護，根枝木落無，寒花影里月，獨照一燈枯。”這首題為《畫松》的詩其實非人所作，而是出自機器的“手筆”。即便觀眾被提示幾首古詩之中有人工智能作品，依然未有人識別出來。

近日，在由中國金融博物館書院主辦的江湖沙龍上，從事人工智能（AI）投資的信中利美國創(chuàng)投創(chuàng)始管理合伙人王維嘉展示了業(yè)界新近的人工智能應(yīng)用，他感嘆，目前我們看到的AI只是冰山一角，一場影響人類歷史的技術(shù)創(chuàng)新超級巨浪已撲面襲來。今后二十年，AI帶來的影響甚至超過互聯(lián)網(wǎng)。

VR高燒過后開始降溫。在王維嘉看來，目前AI整體發(fā)展尚處于非常早期的階段，行業(yè)仍在升溫之中，但部分細(xì)分領(lǐng)域已開始累積泡沫，特別是自動駕駛及其軟件解決方案。

AI已進入深度學(xué)習(xí)階段

AI的核心特點是學(xué)習(xí)人腦。如今AI領(lǐng)域正進行軍備競賽，諸如Google、微軟、facebook等各大科技公司都在奮戰(zhàn)。在這一領(lǐng)域常聽到四個詞：人工智能、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。它們的關(guān)系是前者包含后者。

當(dāng)前我們所說的AI，指的就是深度學(xué)習(xí)。在王維嘉看來，再有5~10年，AI的復(fù)雜度便能趕上大腦。

在AI的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，最頂端是算法，接著依次是芯片、軟硬件平臺、應(yīng)用。商業(yè)化多集中在軟硬件平臺和應(yīng)用層面。

軟硬件平臺，即在芯片基礎(chǔ)上做服務(wù)器。在這一層中，編程平臺的發(fā)展較為火爆。例如谷歌在推TensorFlow，F(xiàn)acebook在推tenchnet。

“所謂編程框架，就是讓不懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人也可以做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程。”王維嘉解釋，一家完全不懂人工智能的公司做應(yīng)用，并不需要從頭開始，因為框架的庫全都寫好了。

未來的開源框架，就像今天的安卓，在其上長出龐雜的生態(tài)系統(tǒng)，不斷出現(xiàn)各類庫。“所以最后你已經(jīng)沒法和他匹敵了。”

在他看來，各大公司競相做開源平臺，就是都想把所有的開發(fā)資源聚集在自己的生態(tài)系統(tǒng)上。比如Facebook、Amazon、Microsoft。

應(yīng)用層熱鬧非凡

正是開源框架允許自主開發(fā)應(yīng)用，因此最為熱鬧的就是最底層即應(yīng)用層。目前，主要有圖像識別、語言文字、醫(yī)療制藥、自動駕駛等。

以制抗癌藥為例。過去制藥，生物科學(xué)家預(yù)測一種化學(xué)結(jié)構(gòu)可能有效，便逐個試錯。這和愛迪生發(fā)明電燈泡相似，效率很低?，F(xiàn)在則把大量已成功開發(fā)的藥的結(jié)構(gòu)輸入到機器，機器通過學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，在此基礎(chǔ)上試錯，速度便可提升很多。王維嘉稱，目前，美國硅谷有一些公司在做這類AI。

可以預(yù)見，未來基礎(chǔ)科研可以取得飛速突破。因為人需要很長時間做出來的東西，機器很快完成了。

藝術(shù)是人類最具有創(chuàng)新的活動，但機器通過深度學(xué)習(xí)，可以自主創(chuàng)作。

“前面提到的這五首中國詩，其中有機器做的。大家能看出是哪三首嗎？”王維嘉問現(xiàn)場觀眾。

“第三首。”有觀眾指出。

“其實是第二、四、五首。”王維嘉說，仔細(xì)看便能看出痕跡。第一、第三首，每一句都有畫面感。你比如說第二首《畫松》：孤奈凌節(jié)護，根枝木落無，寒花影里月，獨照一燈枯。“孤奈凌節(jié)護”就讀不懂，但是整首詩中平仄對仗都沒問題。“這個水平，已經(jīng)超過多數(shù)人。”

機器作詩，就是基于多層的深度學(xué)習(xí)。第一層是句式結(jié)構(gòu)，第二層是風(fēng)格。“也就是說，把魯迅的著作喂一遍。寫出的來故事，一定是魯迅風(fēng)格的。”王維嘉稱。

牛津大學(xué)的一份報告則稱，到2033年，很多行業(yè)會徹底消失。

AI在積累泡沫階段

投資AI，到底有哪些外人并未知曉的門道呢？

在王維嘉看來，所投項目，在中美之間技術(shù)落差要足夠大，“否則，在中國就沒意思。”第二，在中國一定要有市場。“我二十年前回到中國做無線互聯(lián)網(wǎng)時，美國的技術(shù)在中國很難找到應(yīng)用。但今天已經(jīng)不一樣了，美國任何一個技術(shù)，在中國立馬就有很大的市場。”

AI帶給人類無限遐想空間，但投資AI卻是一件很現(xiàn)實、很具挑戰(zhàn)的事情。事實上，真正能了解清楚AI算法的投資人少之又少。“如果之前沒有接觸過，要去看那些論文，確實看不懂。”王維嘉表示，絕大部分應(yīng)用公司沒有自己的核心技術(shù)。在投資時，很多公司都說自己是AI公司，其實都是做應(yīng)用。事實上，大部分人很難判斷一個項目究竟是否AI。所以，要是不懂，就容易被忽悠。王維嘉稱這是第一個風(fēng)險。

此外，大部分應(yīng)用公司沒有技術(shù)壁壘，所以看應(yīng)用類公司，就要看其是否獨占數(shù)據(jù)。“為什么呢？如果沒有數(shù)據(jù)，你能做，我也能做。所以說，你能獨占行業(yè)數(shù)據(jù)，比如這家醫(yī)院的腫瘤圖片只給你而不給別人，那你就有優(yōu)勢。你只要能夠拿到數(shù)據(jù)，我現(xiàn)去找算法、芯片都來得及。所以，核心就是你能不能壟斷數(shù)據(jù)。”這是第二個風(fēng)險。

根據(jù)“新技術(shù)曲線”，任何一項新技術(shù)剛出現(xiàn)時，會被“吹”得很高，行業(yè)形成一個大泡沫，后來發(fā)現(xiàn)并非如此之好，隨即迅速跌到谷底，不少公司因此破產(chǎn)，但有少數(shù)公司依然堅守，熬到春暖花開時，行業(yè)便迎來穩(wěn)步發(fā)展。

在王維嘉看來，所有的泡沫都是一次不合理的收購導(dǎo)致。比如，兩年多前Facebook收購Oculus VR公司，價格22億美元。VR自此迅速升溫，其泡沫即起因于扎克伯格的這次“看走眼”。如今VR行業(yè)降溫不少。不過按照新技術(shù)曲線，王維嘉認(rèn)為，這一市場終將回升。

按照新技術(shù)曲線，目前的AI整體處于什么階段呢？在王維嘉看來，還未炒到最高點，仍在繼續(xù)熱炒中。“AI應(yīng)該還屬于（新技術(shù)曲線中）非常非常早期的階段。”特別是自動駕駛及其軟件解決方案領(lǐng)域正在積累泡沫。2015年，通用汽車公司（GM）在一次demo中發(fā)現(xiàn)了自動駕駛初創(chuàng)公Cruise Automation，隨后出資十億美元將其收購。事實上該項目是比較有限的自動駕駛，GM為何花十億美元呢？主要是考慮自身在這方面起步晚，若不收購一家，可能將難以立足市場，因而寧愿出高價。繼這一案例之后，中美涌出近三十家自動駕駛軟件公司，融資價格動輒一億美元，“我說算了，咱們免談。因為已經(jīng)把這個炒起來了。”王維嘉總結(jié)認(rèn)為，當(dāng)一個概念在市場上很火時，實際上并沒有大的市場。