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編譯/扣扣

編者注：作者Nathan Benaich就職于早期風投Playfair Capital。本文是他在倫敦Re.Work大會深度學習討論時的發言，由獵云網精選編譯。

為什么現在出現人工智能的投資熱潮

我堅信，人工智能是如今最激動人心和最具變革性的機遇，我這么說并非空穴來風。

根據KPCB的報告，全球范圍內約有20億手機用戶，其中有40%的手機聯網。這意味著我們現在正創造出前所未有的大數據。

隨著計算和存儲的成本大幅下降，數據處理器的計算能力顯著增長。我們已經看到了在學習方法、架構、軟件基礎設施等方面的進步。創新的步伐不斷加速，以至于我們無法準確預測未來的發展態勢。

如今各種人工智能驅動產品琳瑯滿目，在搜索引擎、電商/音樂推薦系統、在線廣告以及金融服務等方面表現搶眼。研發人工智能的企業給其他人提供了跟風以及冒險爭奪人工智能行業一席之地的動力。因此，研發團隊對于人工智能有了更好的理解，并配備了更好的工具，為大范圍日益復雜的任務建立學習系統。

人工智能技術在市場上的表現

數量龐大的信息被禁錮在企業內部無數的“數據孤島（data silos）”中。

試想，如果有辦法讓這些數據之間建立起某種聯系，就能找到一個全盤觀察復雜問題的角度，從該角度出發的洞察力可以實時判斷并作出更多預測。

利用企業所在領域的專長，用人工智能科技的幫助提供專注、高附加值和可復制的解決方案，這將會彌補人類的短板。比如，在線欺詐檢測公司SiftScience和Ravelin、個人貸款創業公司ZestFinance和Kreditech解決了人類社會中存在的棘手問題，在分析新的欺詐手段和貸款申請文件時用人工智能做出正確的判斷。

你是否開發出過滿足更廣泛市場需求的新型機器學習或深度學習架構呢？

你是否可以將新的工具和技術移植到市場上現有的成熟產品中，并提供給終端客戶呢？

據調查，知識工作者因重復機械工作，導致低效率和出錯。因此，可以通過結構化的工作流（可量化的工作產出），自動化利用情景決策來幫助他們。

關注長遠發展和專注研究需要面臨一定的風險，可能只能在學術上有所作為（受到嚴格預算限制）。

但我認為大家更需要關注大公司相繼發布的開源技術，例如谷歌、IBM、微軟等推出的大量低價產品，這表明技術壁壘正在被快速消除。

從投資人的角度看：人工智能領域的創業者面臨哪些困難

運營

你是想采用長期的研發計劃還是短期的盈利策略呢？

盡管越來越多的產品類型和產品框架正在發布，但投資人仍然會關注產品性能的實用性。記住，用戶才是產品的最終評判者，是公司真正的競爭對手。

復合型人才過于缺乏。那么你該如何招募更多優質人才并讓他們安心工作呢？

你需要在早期就思考如何平衡產品研發和設計間的關系。如果事后才考慮如何增加美感，就好像給一頭豬涂口紅，涂了之后豬還是豬。瞎折騰！

大多數人工智能系統需要有用數據，早期你又該怎樣引導這些數據呢？

商業化

人工智能產品在市場上還是新鮮事物。你所面臨的客戶，可能是什么都不懂的科技小白，所以，你必須精心設計整個銷售循環里的步驟。

問自己：你要通過什么方式銷售你的產品？

財務

哪種類型的投資者能最客觀評價你的業務呢？

你覺得什么是有價值的？MVP？媒體報道？還是開源社區的用戶？

是應該專注核心產品開發還是根據客戶需求變化不斷調整產品呢？

融資時要有一個緩沖期來確保在上市前已達到一個至關重要的里程碑。

以用戶在環（user-in-the-loop）為基礎

在人工智能的產品中，有兩個重要因素使得用戶需參與進來：

1. 機器不能概括人類認知。我們需要用戶調試，進一步完善機器；

2. 用戶有很多同類軟件產品可供選擇。因此，他們往往是善變的（平均90天保留同一款應用的用戶只占35%）。滿足用戶預期值關鍵是要形成用戶習慣。

我認為通過解釋機器生成結果的方式，我們可以更進一步發展。這些互動能提升系統性能，鼓勵用戶長期使用和投資。但切記，對于不了解的事物，我們不能完全信任。

人工智能領域的投資現狀

為了搞清楚這個問題，首先，我們先審視一下全球投資市場。

在2015年前三個季度，共有472億美元的投資，預計年底會達到550億美元。大約900家公司致力于人工智能領域，其中大部分是為了解決商業智能問題和金融安全。

從2015年1月1日到2015年12月1日，我們預計約有300筆人工智能公司的投資，其產品或技術涉及到人工智能、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、數據科學、神經網絡、深度學習等方面。

值得一提的是：80%的投資少于500萬美元；90%的現金投資發生在美國，歐洲只占13%；75%的多輪融資發生在美國。

該市場上已經出現33筆企業并購交易以及1家首次公開募股公司Adgorithms。這些交易中，除了6家歐洲公司及1家亞洲公司外，其他都是美國公司。比較大的三筆交易是：Twitter以5.32億美元收購TellApart（該公司之前融資1700萬美元）、BlueCoat以2.8億美元收購Elastica（該公司融資4500萬美元）、IronSource以1.5億美元收購SupersonicAds（該公司融資2100萬美元）。

總體來看，人工智能的投資約占2015年風投的5%，雖高于2013年的2%，但仍遠遠低于廣告、移動以及商務智能軟件的投資。

這里有兩點值得指出：

1. 人工智能公司的投資收益剛剛有所起色；

2. 大部分投資發生在美國。

這兩個問題亟待解決

健康

我曾經花費大量時間研究基因對于癌細胞擴散的作用。

總結如下：癌癥治療的發展是一個非常具有挑戰性且昂貴漫長的正規化過程，最終會提供了一個短暫的解決方案來治療疾病。

我認為，我們需要實時檢測身體狀況和生活方式，來提高醫療效果。這有利于實時查看健康狀態，降低醫療費用，同時提高治愈幾率。

現在，我們甚至可以通過搜集數據認識到先天和后天環境是如何影響疾病的起因和發展的。這是一個質的飛躍！

從如今的臨床經驗上看，患者總是感覺不舒服之后才會到醫院，而醫生必須通過大量設備來做出診斷。而這些檢驗反而會加重病情（比如癌癥晚期患者）。

未來將變成一個實時連接并追蹤健康狀況的時代，我們可以預測到某個人可能會患上什么疾病，并提前采取措施。這需要大量基于人工智能的應用程序，如智能傳感器、信號處理器、深度學習等等。

值得注意的一點是，UK Biobank（50萬份病歷）、Genomics England（10萬組基因組測序）、HipSci（干細胞）和NHS care.data正在計劃創建中心數據存儲庫，有利于公眾健康和研究治療。

企業自動化

未來的企業會不會自動運行，無需人為干涉呢？

到2020年，人工智能驅動的知識性工作將減少9萬億美元的雇傭成本，機器人所帶來的效率收益可達1.9萬億美元。我認為全自動企業的前景已經近在咫尺。

展望

我非常看好人工智能對于我們生活和工作所帶來的價值。我認為該領域存在一些低風險的投資機會，特別是短期內就能盈利的項目。

隨著時間的推移，我們需要記住一點——技術將會商業化。因此這要求創業者必須理解你的產品、你的客戶以及你給客戶帶來的價值。你得尋求一個戰略，以建立一個可持續發展的優勢，使得別人很難復制你的產品。

因此，有一個需要重新關注的核心原則：找出一個解決方案，解決長期存在的問題，并實現高價值的服務。