信中利王維嘉： AI 復雜度5~10 年趕上大腦細分領域已累積泡沫

每經編輯｜每經記者 張壽林    

每經記者  張壽林

每經編輯 姚茂敦

“孤奈凌節護，根枝木落無，寒花影里月，獨照一燈枯。”這首題為《畫松》的詩其實非人所作，而是出自機器的“手筆”。即便觀眾被提示幾首古詩之中有人工智能作品，依然未有人識別出來。

近日，在由中國金融博物館書院主辦的江湖沙龍上，從事人工智能（AI）投資的信中利美國創投創始管理合伙人王維嘉展示了業界新近的人工智能應用，他感嘆，目前我們看到的AI只是冰山一角，一場影響人類歷史的技術創新超級巨浪已撲面襲來。今后二十年，AI帶來的影響甚至超過互聯網。

VR高燒過后開始降溫。在王維嘉看來，目前AI整體發展尚處于非常早期的階段，行業仍在升溫之中，但部分細分領域已開始累積泡沫，特別是自動駕駛及其軟件解決方案。

AI已進入深度學習階段

AI的核心特點是學習人腦。如今AI領域正進行軍備競賽，諸如Google、微軟、facebook等各大科技公司都在奮戰。在這一領域常聽到四個詞：人工智能、機器學習、神經網絡、深度學習。它們的關系是前者包含后者。

當前我們所說的AI，指的就是深度學習。在王維嘉看來，再有5~10年，AI的復雜度便能趕上大腦。

在AI的產業生態中，最頂端是算法，接著依次是芯片、軟硬件平臺、應用。商業化多集中在軟硬件平臺和應用層面。

軟硬件平臺，即在芯片基礎上做服務器。在這一層中，編程平臺的發展較為火爆。例如谷歌在推TensorFlow，Facebook在推tenchnet。

“所謂編程框架，就是讓不懂神經網絡的人也可以做神經網絡編程。”王維嘉解釋，一家完全不懂人工智能的公司做應用，并不需要從頭開始，因為框架的庫全都寫好了。

未來的開源框架，就像今天的安卓，在其上長出龐雜的生態系統，不斷出現各類庫。“所以最后你已經沒法和他匹敵了。”

在他看來，各大公司競相做開源平臺，就是都想把所有的開發資源聚集在自己的生態系統上。比如Facebook、Amazon、Microsoft。

應用層熱鬧非凡

正是開源框架允許自主開發應用，因此最為熱鬧的就是最底層即應用層。目前，主要有圖像識別、語言文字、醫療制藥、自動駕駛等。

以制抗癌藥為例。過去制藥，生物科學家預測一種化學結構可能有效，便逐個試錯。這和愛迪生發明電燈泡相似，效率很低。現在則把大量已成功開發的藥的結構輸入到機器，機器通過學習發現規律，在此基礎上試錯，速度便可提升很多。王維嘉稱，目前，美國硅谷有一些公司在做這類AI。

可以預見，未來基礎科研可以取得飛速突破。因為人需要很長時間做出來的東西，機器很快完成了。

藝術是人類最具有創新的活動，但機器通過深度學習，可以自主創作。

“前面提到的這五首中國詩，其中有機器做的。大家能看出是哪三首嗎？”王維嘉問現場觀眾。

“第三首。”有觀眾指出。

“其實是第二、四、五首。”王維嘉說，仔細看便能看出痕跡。第一、第三首，每一句都有畫面感。你比如說第二首《畫松》：孤奈凌節護，根枝木落無，寒花影里月，獨照一燈枯。“孤奈凌節護”就讀不懂，但是整首詩中平仄對仗都沒問題。“這個水平，已經超過多數人。”

機器作詩，就是基于多層的深度學習。第一層是句式結構，第二層是風格。“也就是說，把魯迅的著作喂一遍。寫出的來故事，一定是魯迅風格的。”王維嘉稱。

牛津大學的一份報告則稱，到2033年，很多行業會徹底消失。

AI在積累泡沫階段

投資AI，到底有哪些外人并未知曉的門道呢？

在王維嘉看來，所投項目，在中美之間技術落差要足夠大，“否則，在中國就沒意思。”第二，在中國一定要有市場。“我二十年前回到中國做無線互聯網時，美國的技術在中國很難找到應用。但今天已經不一樣了，美國任何一個技術，在中國立馬就有很大的市場。”

AI帶給人類無限遐想空間，但投資AI卻是一件很現實、很具挑戰的事情。事實上，真正能了解清楚AI算法的投資人少之又少。“如果之前沒有接觸過，要去看那些論文，確實看不懂。”王維嘉表示，絕大部分應用公司沒有自己的核心技術。在投資時，很多公司都說自己是AI公司，其實都是做應用。事實上，大部分人很難判斷一個項目究竟是否AI。所以，要是不懂，就容易被忽悠。王維嘉稱這是第一個風險。

此外，大部分應用公司沒有技術壁壘，所以看應用類公司，就要看其是否獨占數據。“為什么呢？如果沒有數據，你能做，我也能做。所以說，你能獨占行業數據，比如這家醫院的腫瘤圖片只給你而不給別人，那你就有優勢。你只要能夠拿到數據，我現去找算法、芯片都來得及。所以，核心就是你能不能壟斷數據。”這是第二個風險。

根據“新技術曲線”，任何一項新技術剛出現時，會被“吹”得很高，行業形成一個大泡沫，后來發現并非如此之好，隨即迅速跌到谷底，不少公司因此破產，但有少數公司依然堅守，熬到春暖花開時，行業便迎來穩步發展。

在王維嘉看來，所有的泡沫都是一次不合理的收購導致。比如，兩年多前Facebook收購Oculus VR公司，價格22億美元。VR自此迅速升溫，其泡沫即起因于扎克伯格的這次“看走眼”。如今VR行業降溫不少。不過按照新技術曲線，王維嘉認為，這一市場終將回升。

按照新技術曲線，目前的AI整體處于什么階段呢？在王維嘉看來，還未炒到最高點，仍在繼續熱炒中。“AI應該還屬于（新技術曲線中）非常非常早期的階段。”特別是自動駕駛及其軟件解決方案領域正在積累泡沫。2015年，通用汽車公司（GM）在一次demo中發現了自動駕駛初創公Cruise Automation，隨后出資十億美元將其收購。事實上該項目是比較有限的自動駕駛，GM為何花十億美元呢？主要是考慮自身在這方面起步晚，若不收購一家，可能將難以立足市場，因而寧愿出高價。繼這一案例之后，中美涌出近三十家自動駕駛軟件公司，融資價格動輒一億美元，“我說算了，咱們免談。因為已經把這個炒起來了。”王維嘉總結認為，當一個概念在市場上很火時，實際上并沒有大的市場。