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红杉资本周逵:投资人工智能正在从基础设施转到应用领域,5-10年后每个产业里的成功公司都是AI公司

周逵把人工智能的应用分成三块,Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是保持多快好省,Kill Time就是打发时间,Buy Time我主要说的是健康。
2016-09-13 16:50 · 投资界 Evey

红杉资本周逵:投资人工智能正在从基础设施转到应用领域,5-10年后每个产业里的成功公司都是AI公司

  9月13日,由新浪科技举办的“未来之境”第二届新浪C+峰会正式开幕,会上,红杉资本中国基金合伙人周逵分享了对于未来世界的观点。

投资人喜欢怎样的人工智能?

周逵提到,从人工智能阶段来看,现在更多的还是在建立基础设施。所谓的硬件、设备、通讯、算法都是基础设施,无论是行业观察还是投资,百分之七八十都集中在基础设施领域,但是现在更多的投资开始转向人工智能的应用领域,跟生活和企业实际的问题相结合。

  过去的10年可能我们想像是一个设计和编程的主题,未来更多的是感知、学习。可以预测,在未来可能五年十年每一个在产业里面成功的公司都是一个AI公司。

人工智能的应用:Save Time、Kill Time、Buy Time

  周逵把人工智能的应有分成三块,Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是保持多快好省,Kill Time就是打发时间,Buy Time我主要说的是健康。

  在应用领域上,人工智能已经或将应用于助理工作、购物环节、交通、农业、政府安全、金融行业、教育行业等等。未来,炒股高手可能不如一台量化分析的机器;一台机器可能预知大选的结果;每个人可能都有一个秘书,为你做40%-50%的工作。人工智能将提供更加规模化、智能化的服务。

人工智能的隐忧

  周逵也提到,人工智能也面临着许多安全问题、信任问题、法律问题、道德伦理问题,过去的规则可能不再适用。比如劫持飞机甚至不用登机,比如当无人车撞人车主是否有责任,比如当我的替身机器故障它犯的罪是我犯罪吗?

  以下为精彩分享实录:

人工智能的上半场与下半场

  人工智能其实不算是新的话题,相信很多学者、科学家可能在10年、20年前就已经在研究了。但今天,作为普通老百姓都感受到人工智能给我们的生活带来的冲击和惊喜。

  我们来看人工智能给我们的上半场和下半场。过去的10年、20年PC进入到我们的生活,从企业再到个人;过去的10年、20年,报纸从出版变成了新浪、搜狐这样的互联网公司;10年前电商进入了我们的生活,我们的娱乐时间从游戏、到今天的直播已有了重大的变化;过去五六年,有很多企业家的大战,3Q大战、手机大战;最近两年,有近十个影响我们生活的公司合并。在互联网的推动下产业迅速地变化,企业家的心态也在迅速变化,逐渐成熟,可能这是我们上半场看到的这些事情。

  下半场,未来10年会有些什么?或者说今天正在发生一些什么变化?这两年我们可以关注到:企业越来越把自己置身在一个产业时代当中。从PC互联网到移动互联网,到大数据,到人工智能,这是可以看到产业变迁的一个痕迹。

  现在的人工智能实际上还是在初级阶段。未来我们面对的机器是怎样的结构?可能我们面对的是两个方面的快速发展,一个是云,一个是端。

  云的变化:现在我们可以看到,谷歌大脑、百度大脑就是将机器的智慧、数据、算法、能力积聚在一个云端,一个大脑上面。

  端的变化:实际上现在每个人都有端,手机就是一个传感器。每天每小时有接近100万联网的端的设备在增加,除了人在连接,很多设备都在连接,无处不在,你身边的传感器都是流码。

  当然在端和云上有很多技术在发展,当Google大脑和百度大脑近乎变成了人的大脑时,这里面会带来很多新的东西和新的问题。比方说百度大脑、Google大脑可能是一种连接,另外也可以是一种回馈,形成一个闭环。但如果是人的大脑,是不是可以形成闭环?形成闭环可能就会有更多的事情。当你控制机器的时候,是不是机器也能控制人呢?虽然会有很多问题,但是会很精彩。

  在端这一块,当我提到人变成端的时候,其实触觉,就是人的五官。大家看看,其实人的五官远远没有充分的被表达。过去我们跟PC互联网的接触东西靠手指敲打和键盘,但我们还可以期待视觉、听觉、味觉、触觉,尤其是带宽最宽的是视觉。所以现在可以看到,视觉变成了今天创业者和技术发展最活跃的一个领域。

  推动这些发展背后的动力是什么?除了需求之外,另外一个就是技术。今天的手机比原来巨大的电脑更加Powerful。今天的芯片、CPU、GPU,今天的ARM芯片比以前更加的省电,GPU比以前的速度更快。今天的带宽速度,在五年前都很难想像用手机看直播,是这么好的体验。今天的基因技术,可能在这五六年的成本下降了几千倍到一万倍,所有这些都把新应用的门槛降低了。

投资人工智能从基础设施转向应用

  从人工智能阶段来看,现在我们更多的还是在建立基础设施。所谓的硬件、设备、通讯、算法都是基础设施,从观察到现在大量的投资,百分之七八十都是在基础设施领域,但是现在更多的投资开始转向人工智能的应用,跟生活和企业实际的问题相结合。过去的10年可能我们想像是一个设计和编程的主题,未来更多的是感知、学习、Training。

  可以预测一下,在未来可能五年十年每一个在产业里面成功的公司都是一个AI公司。还可以再展望一下AI跟其他领域的关系,我们现在看到的AR,虚拟现实改变了现实和虚拟的这样一个时间和空间的体会。如果这两个结合起来,还是一个非常有意思的事情。

  比方说每个人可能都会花几个小时在微信上,那么有一款游戏每个人会有替身,会有精彩的故事,会有爱情和战争;比如3D打印技术、机器人技术,3D打印可以把你想像的东西数字化之后,打印成现实,打印成实物。如果把我们现在看到的东西连接起来,好像形成了一些闭环,会不会虚拟跟现实的界限越来越模糊了?

人工智能的现在与未来:Save Time、Kill Time、Buy Time

  再来关注一下我们身边会发生什么事情。我把它分成三块,Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是保持多快好省,Kill Time就是打发时间,Buy Time我主要说的是健康。

  从Save Time来讲,比如说人至少都会有一个秘书,秘书现在只能给你做5%或者是10%的工作,但是过10年可能会给你做20%或者是40%的工作,每一个人可能都有一个机器人。

  在购物环节,其实人工智能已经是在连接你了,给你的推荐、揣摩你的兴趣,包括完成你的订单可能都是一台机器,大规模、个性化服务逐渐会变得可能。像淘宝,比如说你去选购衣服时,以前是看看,它现在还可以让你穿一穿,甚至未来有可能让你摸一下,就是你感受一下它的质地,然后你再做决定,我想这都是一些苗头。

  在交通出行行业,互联网实际上就是一个连接的方式,AI技术会改变时空的感受,所以在供求的链接上面会产生一个巨大的变化。

  在农业行业,如果看到作物黄色的,就多施一点肥;如果是绿色的,就少施一点肥。

  在金融行业,有很多交易已经是自动化在进行了,我们的炒股票高手可能不如一台量化分析的机器。在金融行业里面,尤其是在风险分析和风险识别、欺诈分析和模型建立上面,这种机器已经取得了很多人难以想像的精确尺度。

  在政府公共安全方面,比如说大选,一台机器可能可以提前知道谁会当选,一台机器现在已经可以提前知道哪一个歌手最有可能获得第一名,这个是很有意思的。因为当未来还没有发生的时候,有一个人最聪明。我们曾经想想八爪鱼预测世界杯谁能够取胜这是很的神奇事情,但是这个神奇可能会被预测得到。

  在教育行业影响非常大,因为教育行业现在是大家最关心的问题,但是又是效率不够高的一个地方。比如说现在市值做得非常好的有一家公司主业是一对一,就是一个学生要一个老师,一个优秀的老师去服务他。那是不是未来机器可以变成一个优秀的老师呢?是不是未来学生会不需要学习他已经学会的东西呢?可能机器可以识别学生到底会什么和不会什么,他有可能会什么,有可能不会什么,怎么个组织会最有效率。所以学生可能面对的是一个机器老师,学生也可以面对一个个性化的老师,学生这边需要付出的时间,每个学生接收到的是一个个性化的服务。这样一个想法,其实目前已经走进了教育的现实。我们投资了一些教育类的公司,我们突然发现,就在这两年,有一些公司明显的成长起来,不光是流量,而且还有收入。

  比如说无人仓库,大家都看到正在发生,还有传统的失效的分析,都是基于一种巨大的安全系数上的设计,但是现在失效分析已经实时的跟踪数据的趋势。我说的这些绝大部分都是我们投资的公司他们正在解决的问题。

  对于Buy Time,投资健康这一方面,我们投资的公司,比如华大公司,它可以把个人的信息快速数据化,在疾病诊断、治疗上;比如不是我们投资的世界上很出名的达芬奇机器人,在替代最优秀的外科大夫做的事情看起来效果非常好。比如说另外一些公司,像个性化用药,因为每个人病的程度不一样,用的药不应该是一样的。药物的这种发现和药物的关联,在医疗健康这方面,人工智能影响非常大,在数据的连接和共享上面这还是一个应用的瓶颈。

人工智能面临的问题

  我们面临着很多问题,安全问题显然是这样,因为所有人的信息都数据化了之后,今天我们这个会议室只有这一个门,但是未来的会议室可能到处都是门。今天比如说你开车出去,你在飞机上,可能未来开车可以有另外一个人来影响你的驾驶,可能劫持飞机也不用登机就可以劫持了,所以在安全上应该会有很多的问题。

  这么多的问题超出你的常识,超出你的亲眼所见,所以信任问题也同样会产生,当然隐私是另外带来的一些环节的问题。比如说还有一些意识问题,当无人车撞上人,到底车主有责任吗?当我的替身机器故障的时候,它犯的罪算是我犯罪吗?我想有很多意识和伦理方面的问题都会产生。

  另外就是过时的规则和法律,规则很多都是假设,过去的规则,包括我们投资的公司,我们也接触到,九几年的法律在起作用,过去基于现实生活合理推测的这种假设,当我们的人群中出现更多的这种替身,或者出现更多更Powerful的能力的时候,是不是原来法律的假设还合理?当不合理的时候,其实又会产生新的更多的漏洞。

  还有一点就是就业,机器这么强,是不是会替代很多人?当然会替代很多人。我们现在看到的非常优秀的公司,非常让人瞩目的公司,有一些公司是很少的人,甚至很多人数多的公司逐渐的在社会上变得没有价值,因为它消耗掉了太多最宝贵的财富。所以在就业上面,当很多工作被人替代的时候,可以看到刚才我说的,多快好省,在这个产业可能会变得非常的繁荣,因为时间都被省下来了,它的繁荣也带来了更多的就业机会,所以人会从一个制造业,比如说程序化的东西,效率驱动的东西会模糊到创意的东西,服务的环节。

  另外是观念和态度,所有的问题可能都是机会。比如举一个例子,这么好的东西,但是今天还不可靠,怎么去完成这个过程呢?互联网用众包的方式,就是当你的机器还没有完全的得满分的时候,是不是可以人去辅助它?人的成本太高,是不是可以用众包的方式?所以可以看到,在这个趋势上面带动了一些关键词。对于企业来讲,大企业注重自己的资产,过去的资产和现在的资产概念有了一些变化,包括数据、算法、核心的工程师、智能变成了你最重要的能力,而不是过去的这种房产、机器。小企业可能会发现你对应用的接近,你对数据的接近,你花的时间在建立这样一个应用的模型,可能会变成你特别好的资产和机会。对个人来说,我想更加开放,不断学习,学得更快,另外冒一点风险,容忍更多的错误。

本文来源投资界,作者:Evey,原文:https://pe.pedaily.cn/201609/20160913403088.shtml

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