對(duì)于人工智能，目前有兩種態(tài)度。一種是擔(dān)心，Elon Musk等人擔(dān)心先進(jìn)的人工智能會(huì)對(duì)人類(lèi)造成威脅，Nicholas Carr擔(dān)心自動(dòng)化會(huì)搶人飯碗、讓人變蠢；一種是放心，Google主席Eric Schmidt認(rèn)為先進(jìn)的技術(shù)智慧讓人類(lèi)變得越來(lái)越好，況且現(xiàn)在的人工智能還非常原始。那么，現(xiàn)在的機(jī)器智能現(xiàn)狀到底是怎樣的呢？Bloomberg Beta 的 VC Shivon Zilis 歷時(shí) 3 個(gè)月，分析了 2529 家人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)相關(guān)的初創(chuàng)企業(yè)后為我們做出解讀。

　　什么是機(jī)器智能？

　　所謂機(jī)器智能，是機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的統(tǒng)稱(chēng)。計(jì)算機(jī)正在學(xué)習(xí)如何思考以及讀寫(xiě)。也正在獲得人類(lèi)的感覺(jué)功能，包括視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)，以及觸覺(jué)、味覺(jué)和嗅覺(jué)（對(duì)后三者的關(guān)注略少）。機(jī)器智能技術(shù)涉及多種不同的問(wèn)題類(lèi)型（分類(lèi)、聚類(lèi)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等）和方法（支持向量機(jī)、深度信念網(wǎng)絡(luò)等）。這些都包含在機(jī)器智能版圖當(dāng)中。

　　機(jī)器智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的基礎(chǔ)。盡管如此，出于篇幅和專(zhuān)注于人工智能方法的原因，這份版圖并沒(méi)有把大數(shù)據(jù)放進(jìn)去。

　　公司分類(lèi)

　　從事機(jī)器智能的公司很多，但是版圖幅面有限。所以機(jī)器智能方法被當(dāng)作關(guān)鍵技術(shù)的公司才可以列入。然后入選的公司再分為三大類(lèi)，一類(lèi)是專(zhuān)注于機(jī)器智能核心技術(shù)創(chuàng)新的核心技術(shù)類(lèi)公司；一類(lèi)就是應(yīng)用型公司，應(yīng)用型按照應(yīng)用對(duì)象又可以分為面向企業(yè)、面向行業(yè)以及面向人 / 人機(jī)交互（HCI）這三類(lèi)；第三類(lèi)則是支撐技術(shù)，包括硬件、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)采集等。

　　如果你打算開(kāi)一家相關(guān)的公司，可以利用這張圖找出合適的核心技術(shù)和支持技術(shù)，然后打包成新穎的行業(yè)應(yīng)用。盡管人人都想解決一些吸引人的問(wèn)題，但是在許多不那么性感的行業(yè)還存在著大量的商機(jī)值得挖掘（如通過(guò) Watson Developer Cloud、AlchemyAPI 等），所以未必要緊緊盯住熱門(mén)的領(lǐng)域。

　　版圖思考

　　Kevin Kelly（K.K）認(rèn)為，廉價(jià)的并行計(jì)算、大型的數(shù)據(jù)集，以及更好的算法推動(dòng)了機(jī)器智能的發(fā)展，從而給企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和人類(lèi)帶來(lái)了變革。這張版圖的應(yīng)用劃分正是受到了這種觀點(diǎn)的啟發(fā)。正如 K.K 所言，“接下來(lái)的 10000 個(gè)初創(chuàng)企業(yè)的商業(yè)計(jì)劃很容易預(yù)測(cè)，做 X 然后增加 AI。”有時(shí)候甚至連 X 都可以不要，因?yàn)闄C(jī)器智能本身就有可能創(chuàng)造出全新的行業(yè)。

　　機(jī)器智能的前景非?？捎^。目前這個(gè)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)被收購(gòu)率已達(dá)到有 10%，Zilis 認(rèn)為到 2015 年年底可能還會(huì)有另 10% 被收購(gòu)掉。買(mǎi)家共有 15 個(gè)，其中 Google 是機(jī)器智能領(lǐng)域的頭號(hào)買(mǎi)家。

　　大公司具有壓倒性?xún)?yōu)勢(shì)，尤其是開(kāi)發(fā)有消費(fèi)者產(chǎn)品的那些。搜索（Google、百度）、社交網(wǎng)絡(luò)（Facebook、LinkedIn、Pinterest）、內(nèi)容（Netflix、Yahoo！）、移動(dòng)（蘋(píng)果）及電子商務(wù)巨頭（Amazon）處在非常領(lǐng)先的位置。因?yàn)檫@些公司擁有大量的數(shù)據(jù)，且可以通過(guò)不斷與消費(fèi)者交互，從而形成算法調(diào)整的反饋回環(huán)，再加上網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，所以是最容易從中收獲機(jī)器智能成效的公司。

　　一流的個(gè)性化和推薦算法促進(jìn)了這些公司的成功。在移動(dòng)的新戰(zhàn)場(chǎng)上，機(jī)器智能也不可或缺：如自然語(yǔ)言接口（蘋(píng)果 Siri）、可視化搜索（Amazon 的 FireFly）、直接提供答案而非鏈接的動(dòng)態(tài)問(wèn)題回答。而 IBM 和微軟在這個(gè)領(lǐng)域也取得了很大進(jìn)展，但是主要集中在面向大型行業(yè)數(shù)據(jù)集的知識(shí)表征任務(wù)（因?yàn)槿狈ι鲜龉绢?lèi)似的面向人的需求），比方說(shuō) IBM 的 Watson 就用到了輔助醫(yī)生診斷上面。

　　人才壟斷

　　過(guò)去 20 年里，人工智能領(lǐng)域最好的人才都在學(xué)術(shù)界。這些人發(fā)明了許多新的機(jī)器智能方法，但是能帶來(lái)商業(yè)價(jià)值的卻沒(méi)幾個(gè)。但現(xiàn)在像深度信念網(wǎng)（deep belief nets）和階層式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（hierarchical neural network）這樣復(fù)雜的機(jī)器智能方法開(kāi)始解決一些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題了。而象牙塔上的那些學(xué)者也開(kāi)始走進(jìn)企業(yè)。比方說(shuō)Facebook招了紐約大學(xué)的Yann LeCun教授和 Rob Fergus，Google聘了多倫多大學(xué)的 Geoffrey Hinton，而百度則有吳恩達(dá)（Andrew Ng），這些都是機(jī)器智能領(lǐng)域“教父”級(jí)的任務(wù)。不過(guò)這些人并不是完全跟學(xué)術(shù)脫離了關(guān)系，不少的時(shí)間和精力還是要貢獻(xiàn)給學(xué)校的。

　　高薪和好設(shè)施當(dāng)然是吸引這些頂尖學(xué)術(shù)人才的因素之一，但是最重要的卻是另一個(gè)東西：數(shù)據(jù)。Facebook、Google、百度等擁有龐大的計(jì)算資源，還壟斷了海量的數(shù)據(jù)，必然會(huì)吸引越來(lái)越多的人才加入，這就是大公司形成壓倒性?xún)?yōu)勢(shì)的原因。

　　和平紅利

　　如上所述，大公司擁有固有優(yōu)勢(shì)，而贏得機(jī)器智能戰(zhàn)者未來(lái)還會(huì)更加強(qiáng)大。幸運(yùn)的是，對(duì)于其他公司來(lái)說(shuō)，大公司開(kāi)發(fā)出來(lái)的核心技術(shù)會(huì)迅速涌入到其他領(lǐng)域—通過(guò)大公司離職人員以及公開(kāi)發(fā)表的研究的方式。

　　此外，跟大數(shù)據(jù)革命類(lèi)似，技術(shù)巨頭也會(huì)把一些突破性的技術(shù)貢獻(xiàn)給社區(qū)，然后由其他人來(lái)做應(yīng)用層面的創(chuàng)新。

　　創(chuàng)業(yè)機(jī)遇

　　我的公司從事 X 的深度學(xué)習(xí)

　　要想讓你的公司明年火，可以用上面這句話做廣告詞。當(dāng)然，前提是你的確是。

　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器智能的熱門(mén)方法。雖然可能有點(diǎn)炒作過(guò)頭，但 Google、Facebook、百度這樣的巨頭，以及 Enlitic 等很初創(chuàng)企業(yè)，在視覺(jué)和語(yǔ)言處理方面采用這種辦法的確取得了不俗的成績(jī)。

　　深度學(xué)習(xí)最令人興奮的是，如果處置得當(dāng)?shù)脑?，其自?dòng)學(xué)習(xí)功能可以替代部分領(lǐng)域?qū)＜业闹庇X(jué)。在很多情況下，這有望改寫(xiě)許多領(lǐng)域的解決方案。

　　人才收購(gòu)作為商業(yè)模式

　　我們?cè)谟懻摯髷?shù)據(jù)的時(shí)候往往提到數(shù)據(jù)科學(xué)家的短缺。但是由于此前機(jī)器智能僅限于學(xué)術(shù)研究，機(jī)器智能專(zhuān)家更是短缺中的短缺。這一現(xiàn)狀并不會(huì)很快改變。

　　這種短缺對(duì)于真正理解機(jī)器智能的創(chuàng)始人來(lái)說(shuō)卻是一種福利。這一領(lǐng)域的許多初創(chuàng)企業(yè)能夠獲得種子輪融資，往往就因?yàn)橐粋€(gè)原因—機(jī)器智能人才收購(gòu)的價(jià)格是一般技術(shù)人才收購(gòu)價(jià)格的 5 倍以上（比方說(shuō) Deep Mind 人均收購(gòu)價(jià)格為 500 到 1000 萬(wàn)美元）。作為有悟性的創(chuàng)始人，你甚至可以網(wǎng)羅一批機(jī)器智能人才然后就成立公司，說(shuō)不定就有人會(huì)收購(gòu)你了—好吧，這是個(gè)玩笑，但是這的確反映出“人工”智能的價(jià)值。