在刚刚的MIT达沃斯论坛上,DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman表示,Alpha zero之出现自我学习、自我进化,短时间打败Alpha Go,它建立在以下三个基础上

1、规则清晰:围棋规则是清晰的,没有任何不确定性

2、奖励清晰:奖励系统清晰,围棋走到那一步就是赢了,结果导向清晰简单

3、无变数:没有任何不确定性

但是真实的世界比游戏复杂很多,对于普通创业者来说,现阶段能够发力的还是人工智能应用的垂直行业

回顾下中国几次大的生产力发展,就会明白为什么下一代生产力会是人工智能领域

第一次生产力—国内外线下渠道市场

1978年改革开放以来,国内消费市场几乎处于空白,只要能生产就有消费者,供不应求,宗庆后的娃哈哈帝国凭借复杂经销商渠道关系,一跃成为龙头企业。

加入WTO,国内廉价的劳动力比较优势,也就是人口红利,依靠出口,迅速成为全球制造中心,积累大量的外汇,靠近外贸出口的沿海城市,位于杭州的阿里巴巴迅速崛起,与之配套的快递业务,中国快递大亨,顺丰和四通一达都在南方成立,几乎同时成立的北京小红马、宅急送,现在有多少人知道?

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第二次生产力—互联网/移动互联网信息提供与链接

进入2000年以后,还有一个因素叠加,就是互联网,它的功能在于信息的提供与链接!

出口带来的大量的外汇,满足了人们基本的物质层面需求,但是精神生活是贫瘠的,百度、新浪、网易等早期互联网公司迅速崛起,依靠早期的8亿人口红利,因为中国互联网刚兴起只有它们存在2008年金融危机之后,出口需求急剧下滑,国家启动四万亿计划,投资拉动经济,大力发展基础设施建设,完善的基建为电商、旅游等服务产业崛起提供坚实的基础,目前中国高速公路总里程全球第二,中国铁路营业总里程12.1万公里,高铁里程世界第一!

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由于线下渠道消费半径限制,互联网完成了早期的信息提供链接,国内线下基建+物流配送完善,再加上80后的人口红利,追求高性价比,淘宝、京东、唯品会等电商平台应运而生!

移动互联网+移动支付的兴起,也是一波红利,典型代表有基于LBS位置的陌陌、基于用户通讯录关系的微信、O2O美团、饿了么等一批企业快速崛起目前,互联网与公路、铁路并驾齐驱,已成为基础设施建设,对于未来创业这是标配,但不是优势!

第三次生产力—人工智能

互联网,其实做的是信息链接,本质上提升原有供需效率,让供需在更大范围、更高效率匹配!

人工智能本质上提升了社会生产力,而不是做供需的匹配。

比如,微信,让你更高效率、更便捷的联系到对方,前几天,更新一个功能,在手机静默状态下,对方通过发起语音,直接以电话形式出现!基本取代电话,在联网状态下,几乎可以随时联系对方让原有的沟通效率达到极致,但是它不能帮你沟通,该你写的稿子,你还是得写!个人生产力还是没有解放出来。

再举个栗子,滴滴,让天下没有难打的车,让社会闲置车辆可以充分利用,一开始价格很便宜,几块钱就做好几公里,等到补贴结束之后,价格回到均值,现在价格和打出租车没有多大差别,why?本质上生产力水平低,因为现在车价,是人力成本高、油价高等因素加起来,所以你再怎么高效链接、方便打车都没用!

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那到底怎么解决呢?没错,就是人工智能!进一步解放生产力,目前百度、谷歌、滴滴等巨头现在都在做无人驾驶,当然这只是人工智能其中一个应用还有因素是宏观经济方面,2017年中央经济工作会议提出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,简单来说,从传统的依靠廉价劳动力和加杠杆到依靠技术升级生产效率的提升,这就是高质量的发展,也是未来一年国家重点发展的方向!

什么是人工智能?

从经济学角度上看,人工智能提升生产力,降低生产成本,生产成本的降低意味着可以更低价格面向市场,价格降低社会总需求就会提升,符合整体社会经济发展趋势。

刚刚!在MIT达沃斯,人工智能的鼻祖指明AI的创业方向回到人工智能层面,简单说的人工智能分为“弱人工智能”和“强人工智能”。

“弱人工智能”是我们现在经常看到的,比如,去年夏天因“自杀”行为登上头条的Knightscope K5保安机器人,虽然拥有GPS、激光扫描和热感应等多项功能,并备有监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统。

但本质上还是属于弱人工智能,但帮助企业提升巡逻的效率,降低人工成本,这个角度看,也是目前主流的应用。

强人工智能,指的是对算法以及数据精度要求特别高,比如无人驾驶,现在还没有大规模应用,why?无人驾驶失败的成本太大了,轻则受伤、重则丧命,这也是正在突破研究的地方。

人工智能创业方向—垂直行业数据最重要

人工智能主要包括算法、数据和算力三部分

算法方面,主要深度学习方向,国内外巨头谷歌、Facebook、BAT等都在布局,谷歌的TensorFlow,就把算法开源了,任何人都可以调用,当然降低从业者参与门槛,这一点对于创业者来说,尤其不利,专注算法研究,很容易被大公司碾压。

算力方面,可以理解为计算能力,这一点更不用多说,NVIDIA、英特尔也在布局,同时传统服务器早就被云计算取代了。

数据方面,垂直行业的数据,因为算法需要用数据来去训练,这一点是大公司唯一不能碾压,创业者最有机会发展的。

举个栗子,比如医疗领域的医学影像分析,这方面的重点是你要有多少可标记的数据,在数据可靠性、数据准确度都有要求,除非在这个行业深耕,可以这方面是巨头拿不到

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深度学习著名学者吴恩达和他们的团队研发出一种深度学习算法,他们提出了一种名为 CheXNet 的新技术。

研究人员表示:新技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。

但是这个算法也是建立在他们拥有的数据集包含 14 种疾病的 10 万张前视图 X-ray 图像基础上不断训练得出成绩。

人工智能,未来将在很长一段时间内是垂直行业应用!

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