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  • 朱频频:人工智能创业最易遇到的三大陷阱

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    • 时间:2016-08-02
    • 来源: 搜狐财经
    • 编译:XZJ
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    朱频频在演讲现场
       7月29日,搜狐财经“中国创客”线下系列活动“创江湖”第二季第二期活动在深圳南山洲际酒店开启。
     
      CA创投合伙人、挚金资本创始合伙人杨溢,东方富海合伙人、富海深湾移动创新基金管理人周绍军,小i机器人总裁兼首席技术官朱频频,碳云智能联合创始人兼首席信息官黎浩,分别就本期活动主题“人工智能”展开探讨。
     
      小i机器人总裁兼首席技术官朱频频做了主题演讲。小i机器人成立于2001年,目前已在多个行业和领域沉淀了全球最大的行业知识库、百科知识库,并且拥有了最先进的智能人机对话引擎,为中国智能机器人第一品牌。
     
      朱频频在演讲中以自己的经历介绍了人工智能创业路上可能会遇到的难题与挑战,他介绍小i机器人在创业之初做2C模式烧光千万美金也没黏住用户,后面尝试转型,从to C的互联网模式转为to B,为企业和政府提供解决方案,取得了很好的发展。他同时指出三点人工智能创业容易遇到过的陷阱,包括伪需求、伪商业模式和伪勤奋。
     
      更多精彩内容,详见朱频频演讲全文如下:
     
      朱频频:刚才周总的分享非常精彩,作为一个文科生,对人工智能有这样的理解很不错,当然里面有一些观点我是不同意的。
     
      首先在里面提到语音识别和云计算公司的时候没有提到我们小i机器人,我们是No.1。其实人工智能的技术和脑科学没有太大的关系。我说一下人工智能的背景,刚才杨总也提到了,人工智能到现在为止60年。我前面几天刚刚从美国回来参加世界人工智能大会,我们作为黄金赞助商参与的。黄金赞助商是什么概念呢?谷歌在里面只是白金赞助商。我们做了一个规划,跟人工智能大师沟通。当时提了一个问题,这次是人工智能第三次崛起,这次的崛起跟前两次有一样的画面,还是说这次会改变整个世界,使很多产业产生颠覆?
     
      这轮人工智能将带来真正的颠覆
     
      在这个环节里面,大家一致的想法是这次很大可能产生颠覆,而不简单是历史上的那种重复。原因是什么?
     
      第一是人工智能的技术得到很大的提升,随着云计算、大数据技术的发展,包括更好机器算法的出现,使得人工智能进入快速发展的时期。另外还有两点重要原因:第一是人工智能产业应用变得越来越多。前两次人工智能进入低潮,很大原因就是因为人工智能的产业应用非常少,大家看不到实际的效果。还有一点非常重要,我们千万不要把人工智能看成是对人脑的模拟,这一点是有非常大问题的,因为前两次人工智能进入低潮,很重要的原因是大家对人工智能期望过高,我们一提到人工智能就想象到超级智能,像变形金刚一样的机器人,这样实现起来有巨大无比的障碍性难度,甚至短期之内都是不可能的。第三点非常重要,大家对人工智能到底有什么样的期待,已经回归到比较理性的阶段了。其实人工智能就是把我们在整个社会生活当中那些可以被机器所替代的部分,让机器把它替代掉。人们刚开始发明计算机的目的就是为了做人工智能,因为我们发明计算机的目的就是取代人的部分或全部的工作。比如说开始的时候取代的是计算的能力。我等会儿在分享里面会跟大家做具体的分享。
     
      今天整个会议是一个创江湖的会议,跟创业有关系,所以我把我们公司的创业经历跟大家分享一下。
     
      创业之初做2C模式烧光千万美金也没黏住用户
     
      我算是一个学生创业者,小i机器人我是创始人之一。在十五年前,我和我的合伙人袁总一起创立这家公司,当时我还是读博士一年级,那时候开始创业,所以算是一个学生创业者。到现在为止,创业大概十五年,也经历了很多风风雨雨。从开始拿到很多美元公司,2004年的时候做了MSN聊天机器人,再拿到IDG投资,2007年也拿到五家联合投资,大概有上千万美金。我们当时做的to C的模式,通过聊天机器人把用户吸引过来,然后想着增值服务。当时我们被忽悠做互联网创业者,当时有一个概念,也是投资人忽悠我们的也不知道是我们忽悠投资人的,说有了用户就有商业模式,就可以从用户身上赚钱,后来证明这个不一定是对的,而且很大可能性是也不对,就是做了这款MSN聊天机器人,当时MSN非常火爆,可以吸引人去聊天,不仅可以聊天,还可以查天气、股票,可以看到很多内容。这是我们2004年做的,现在Siri跟这个非常类似,我们做这个事情非常早。
     
      烧了很多钱,拿了很多风险投资,很不好意思,早期的美元风险投资我们把钱都烧光了,剩下很多技术,用户数大概有5000万,但是没有赚到钱,这是用过的用户,但是没有粘着度。
     
      转型2B为企业和政府提供解决方案
     
      后面我们尝试转型,从to C的互联网模式往to B的为企业和政府提供解决方案转型。
     
      2009年开始转型,转型的初级也非常困难,因为投资人都跑了,我们拿着自己的钱继续往前走,遇到了很多困难,尤其是人才的困难、资金的困难,也遇到很多危机。2011年上半年我跟合伙人在外面借了几百万高利贷,为了给员工发工资,为了让团队不散掉,为了继续往前进,但是运气不错,坚持了下来,后面有很多订单过来,现金流就得到很大的保障。现金流得到很大保障的时候,这时候投资又进来了,之前投资不愿意进来,觉得你没有未来,现金流很差。
     
      这个PPT是我在美国演讲的时候拷贝过来的,我们是全球最领先的提供智能客服的公司,我一点不吹牛,因为全球同类型的里面,我们做的客户数是大概1000家,我们同行有一家在美国行业里很有名,他做了不到10家用户,所以我们是遥遥领先的,在中国占据的市场也非常巨大。非常重要的一点,我们十几年在这里面聚集了很多这个领域的知识库和语音库,其实是对人工智能非常重要的一点,人工智能不是靠一两个算法打天下,人工智能还需要很多数据的支撑,不是靠一两个算法就可以完成整个的事情。
     
      金融里面,全国前五十大银行,我们做了三十八家,还不仅仅是这些银行,还有电信运营商,三大运营商都是我们的客户,其中中国移动有二十家省公司采用了我们的智能解决算法,还有更多的行业。我们在这个行业还是摸爬滚打了很多年,取得了一些成绩。
     
      刚才杨总给大家看了这个曲线,这个曲线表现了不同的阶段,我们做哪些事情呢?比如说虚拟客服,有招商银行以及QQ的这种例子。第二是实体的阶段,是爬坡的阶段,目前不够成熟。第三是虚拟个人助手,类似Siri等等产品,这个技术市场还不够成熟。独立的VPI的技术不够成熟,以前很多做VPI的公司基本死掉了,像Siri等等都是依附于大公司存在,大家对这方面的关注也是越来越大。
     
      我们在今年5月份的时候发布了中国最强大脑平台2.0版本。其实“大脑”这个词我不喜欢,真正的人工智能跟大脑没有关系,我们只是形象的表示它像大脑。我们还提供了一些面向于开发者的云服务,把我们的技术开放给开发者。很重要的是我们把核心智能能力提供出来给更多硬件,我们不仅仅做中文,现在也做了英文版,已经向香港、台湾和国外辐射,已经卖出了不少的软件。
     
      人工智能进入第三次高潮
     
      前面提到我们的历程,现在说一说我们对人工智能的一些想法。
     
      人工智能各大巨头的投资是很明显的,现在人工智能算是进入第三次高潮。第三次高潮的起点,我个人认为是2014年的下半年,因为2014年7月份的时候他们出了一个报告,认为智能机器会在2014年下半年会爆发,其实这个预测非常准。我们看到谷歌、Facebook、IBM,这三家像谷歌是让搜索更加智能化,也开展了深度学习,包括Alphago的事情。Facebook是做社交网络的公司,很多对象是对人。IBM的商业模式我觉得跟小i比较类似,IBM的模式是to B,把人工智能技术提供给更多企业和产业,为产业进行服务。
     
      如果从计算智能来看,计算包括机器智能,计算机早已经超越人类了,这一点毋庸置疑。另外,感知智能,包括体感智能,目前方面已经接近甚至超越人类。这里面最难的是认知智能,这是人区别于动物的最重要特征。什么是认知智能?就是人类对世界的理解,以及我们把这些理解用我们的知识表示出来,并且可以传承、可以去分享和传递,这也是我们人类社会之所以发展到现在的重要原因。认知智能研究的核心是什么呢?就是语言、知识,就是我们沟通的时候,我们能理解对方的意思,很多时候是因为我们有大量的背景常识可以供我们推理。
     
      我们在看看这个图(见PPT),人工智能和机器人是什么关系?很多人搞不清楚什么是人工智能、什么是机器人。这是我们自己的理解。对于一个完整的智能机器人,如果非要跟人类比较,有三个非常重要的特征,分别是:运动,它是通过运动智能驱动;感知,通过感知智能,包括语音、图像;思考,由认知智能来驱动。作为一款智能机器人来说,其实就是人工智能的综合应用。在运动智能方面,其实一点都不比认知智能简单,因为前面提到波士顿动力做了一款机器人,你怎么踢也不倒,还可以搬东西,但是结局也很凄惨,被谷歌给卖掉了。那款机器人即使做到如此先进的地步,谷歌依然认为它离市场实用性还有五到十年时间,所以运动智能一点都不简单。而且据分析,人类大脑当中绝大部分的那细胞不是用来控制我们的思维,是用来控制我们的运动系统。我们关注在什么?关注在认知智能,也就是关注在语言和知识上面。
     
      最近人工智能很火,大家都提一个词叫“深度学习”,似乎好像说现在所有人工智能除了深度学习就没有其他的了,我觉得这其实是PR为了找一个关键词说深度学习的,其实不是这样的。我们也看到人工智能的发展有几个阶段,早期的时候其实就是一些复杂规则的系统,当然复杂规则系统不是简单的表示出来,可能有知识的一些形式表示出来。后来我们发现演绎的系统可能有问题没有办法解决,所以我们用大量数据让计算机找规律,所以出现了深度学习。现在是更深入的机器学习,不单单学习用来分类的特征,可以用机器自动寻找的特征,看哪些结果关联度最大。现在也有学者说,未来会发展到什么阶段,是不是有无监督的机器学习,机器不断的提升,我个人非常坚信。有一本书叫“智能演进”,说未来这个机器会超过人类。我们说了很多深度学习,指的是深度神经网络,是连接主义当中的实现形式,仅仅是其中之一。
     
      这个图(见PPT)大致反映了人工智能技术的分布和结构,我个人认为里面没有难或者简单这一说,每一个事情想要做好都是非常难的事情,包括智能决策控制,像Alphago就是智能决策控制,里面有深度学习。还有所谓的计算资源,另外还有数据资源,数据资源跟大数据相关。计算资源里面,这个发展路径大家很清楚,早期的时候计算能力是靠着我们在单位面积上晶体管的数量提高计算能力,现在随着工业的发展,也发展几大工艺,已经逐渐进入瓶颈,像PGU、FPGA和深度学习属于专用的芯片,其实没有什么,很多人都神化了。我做通用计算芯片当然没有专用计算芯片那么快,因为专用计算芯片是经过优化的,针对这个算法来的。
     
      我非常关注一点是量子计算,我认为量子计算是五到十年以后最核心的部分,因为现在所谓的机器学习里面产生很多所谓的智能,靠的是计算机比你勤奋,你睡觉的时候计算机不断计算,它算的速度比你快,用计算的暴力解能力不足的问题。所以,当量子计算如果发展起来,这种计算能量是无穷的,对于某种特定的计算,原来十万年,现在十秒钟可以搞定,如果这样出来,计算的暴力让我们进入什么阶段?不需要很好的算法就可以得到很好的结果。
     
      我们的主题叫创江湖,作为创业十五年的老创业人给大家做一个分享,我们在团队内部定了一些企业的文化,非常重要的就是信任、创新、专注和分享。这几点来说,信任不用多去解释,作为一个团队来说,团队之间需要信任,你跟客户之间需要信任,你跟合作伙伴也需要信任,当然我们对于AI的企业来说创新必不可少的,而且要专注,我们做十五年中间经历坎坎坷坷,但是我们专注做这样一件事情,我们在自然语言和问答理解这一块做到全球NO.1。还有一点非常重要,一定要分享。我们去年办年会的时候,大概五个员工获得十年贡献奖,另外还有三十个员工获得五年贡献奖,当时的场景也感觉到非常感人。因为我们要懂得在创业路上进行分享,才能把团队笼络在我们身边。
     
      那些智能创业曾遇到过的陷阱
     
      创业的过程当中会碰到蛮多的陷阱,不管这些陷阱是别人告诉你的还是自己发现的,跟大家分享一下我碰到过哪些陷阱。第一个最重要的就是伪需求。最近创业死了很多,前年O2O死的很多,现在硬件也死的很多。智能硬件方面,我有一次参加创业比赛,里面有一个项目特别有意思,叫智能马桶。干什么的呢?说智能马桶采集大便的数据,知道你每天大便几次,提醒你是不是大便多了还是怎么样。大家当时提出来一个问题,如果在公司怎么办,在公司是不是也要安装一个智能马桶呢?这个创业者说你最好在公司也安装一个。我觉得这种需求某种程度上是造出来的需求,看起来有道理,但是没有人用,现在很多创业公司都在这个怪圈里。
     
      还有一个是伪商业模式,比如说大家谈得很多的是我做智能硬件不要钱,很便宜,为了大数据。问题是你没有上到量怎么来大数据,如何形成闭环的商业模式?这个可能会有问题。
     
      另外一个是伪勤奋。很多创业者非常勤奋,每天晚上干到夜里面,天天灯火通明的不断加班,但是如果你走的方向是错误的,没有战略积累,盲目走这个方向,把战略搞错了再勤奋也没有用。
     
      最后分享一下,在人工智能这个地方,有一次我分享的时候也提到了,人工智能里面现在有两类声音挺有趣的。第一类声音是什么东西都是人工智能,这里面有很多挂羊头卖狗肉的,就想赶AI这阵风。另外一类是现在没有人工智能的,因为在他的脑海当中,只有像超级智能,有变形金刚那样的机器人才叫人工智能。我觉得这两种想法都是错误的。
     
      谢谢大家!
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