刚刚！在MIT达沃斯，人工智能的鼻祖指明AI的创业方向_大数据资讯

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？

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！

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！

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