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人工智能站上了风口,创业者从这些领域切入才有盈利机会

时间:2020-01-07

去年,马斯克、霍金、哈萨比斯等人认可的“人工智能的恐怖理论”仍然流行,但到2016年,人工智能已经成为创业的新出路。尽管人工智能的概念并不新鲜,甚至每隔几年就变得流行起来,但这一次企业家似乎想做真正的工作。

作为计算机科学的“圣杯”,人工智能在2016年世界经济论坛的报告中被预测为第四次工业革命的核心技术代表,引发了国内外互联网巨头和资本之间的竞争。这看起来很美,但所有企业家面临的真正问题是,除了理想和感情之外,如何利用人工智能赚钱。

人工智能的禁欲期和奖励期

为了理解为什么企业家今天对人工智能如此着迷以及为什么资本表现出前所未有的青睐,似乎有必要对人工智能的历史有一个简单的了解。像虚拟现实一样,人工智能不是一个新概念。它也经历了几十年的起伏。

总而言之,人工智能的历史可以分为禁欲期和奖励期。

人工智能的第一个红利期出现在20世纪60年代,当时科学家们自信而疯狂。“在20年内,机器将能够做人们能做的所有工作”成为当时科学界的主流声音。

人工智能的第二个红利期出现在20世纪90年代。典型的象征是小发猫对世界象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”胜利,这场胜利的影响力不亚于阿尔法围棋(AlphaGo's Go war)。

在两个奖金周期和今天的焦点之间的间隙之前,人工智能经历了一个又一个苦行期。例如,在20世纪70年代,由于人工智能的预测无法实现,研究经费中断,进入了一个较低的时期。同样的事情发生在20世纪80年代末和20世纪初。

然而,在人工智能研究者走出苦行期后,他们往往会带来意想不到的结果,如控制论和早期神经网络、新逻辑和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、新生人工智能和嵌入式推理等。这些新的研究方法和逻辑的不断尝试和错误在当今人工智能的发展中起着不可或缺的作用。

现在还是人工智能的另一个红利期。一方面,图像识别、深度学习和语音合成等人工核心算法日益成熟,并开始广泛商业化。另一方面,人工智能的研究已经走出实验室,技术公司已经开始成为人工智能的主要推动者。

不难发现,“商业化”是当前人工智能的特征标签之一。行业巨头和企业家都扮演了两个角色,即人工智能技术的研究者和实践者,这意味着人工智能越来越远离象牙塔,越来越实用的科学技术。

与此同时,各种资本也在追逐人工智能。仅在中国,就有创新工场、云起资本、IDG和其他风险投资机构采取了积极的立场。从企业家的角度来看,人工智能的红利期到来了吗?

人工智能创业的两个标准:道与技术

当然,并非所有投资者都对人工智能的商业出路持乐观态度,也并非所有科学家都同意人工智能技术的商业化。原因不难理解。大多数企业家还没有接触到一些核心算法。以图像识别为例,巨人可以达到99%以上的识别准确率,但许多初创企业仍然保持在80%左右。

你想把商业积累的资金用于进一步的研发,还是仅仅把人工智能作为一种噱头?或者可以从道和术两方面来看。

道琼斯工业平均指数是衡量企业家整体前景的策略。

其中一个核心原则是,即使它能在人工智能的外衣下真正创造价值,也只有这样它才能持续盈利并促进一个行业的进步。例如,提高企业的经营效率,降低生产或经营成本,提供附加值等。

技能意味着策略,而被证实的是企业家精神的方法论

第二,他们对人工智能提出了不符合当前形势的要求。在微软的萧冰和苹果的Siri取得成功后,一些初创公司推出了聊天机器人,并将其宣传为所谓的“情感伴侣”。但是发生了什么?全是鸡肋,批评。

一些专家认为人工智能可以基于两点创业,或者找到一种尚未达到爆炸点的核心技术,类似于语音识别和图像识别。要么选择你熟悉的领域,使用人工智能技术来改善一些行业弊病。

然而,除了这些半真半假的建议,企业家应该考虑以下四个问题:人工智能适合开放式场景吗?人工智能应该完全取代人类吗?如何以低成本获得大数据?如何为该算法设计容错方案?

未能解决上述四个问题的失败案例并不少见。无人机器人和不成熟的智能机器人在坏天气停止烹饪并不少见。这些问题是否得到解决,决定了启动项目的前景,以及它们能否以最现实的方式赚钱。

调查结果显示,利润好或前景乐观的人工智能初创项目有三个共同点,即应用在封闭可控的场景中,帮助人类完成重复性的具体工作,以及可实现的切入点。也许只有满足这些条件,企业家才能真正迎来一个赚钱的红利期。幸运的是,这些领域并不稀缺。

以客户服务销售为例。电子商务时代不可或缺的角色是客户服务。即使是每月只有560,000家店铺的淘宝店,也需要一个超过5人的客户服务团队。事实上,在客户服务场景中有很多重复的和不符合标准的问题,比如产品价格、是否支持退货、是否发货等。这消耗了太多的人力,无疑是对企业资源的浪费。

目前,阿里、京东等已经将人工智能引入客户服务系统,还有网易奇宇、Udesk等第三方智能客户服务云服务。前景乐观,尤其是在许多有数据门槛的垂直行业。

投资和财务管理、银行保险、医疗教育等领域也存在同样的情况。

例如,顶级财务分析师已经成为一种罕见的资源,许多财务管理工具已经开始使用人工智能的数据处理能力来计算资产配置的最佳组合,并为用户提供最大的收入方案。另一个例子是医疗水平,很难量化。人工智能可以结合诊断数据和病历数据来帮助医生进行辅助诊断。

总之,虚拟现实或O2O,经过一段时间的追求,资本进入了所谓的“资本冬天”。人工智能并不缺乏“画蛋糕”的想象力,但理性企业家不希望难以着陆的项目影响投资者的信心。

换句话说,人工智能的发展还处于初级阶段,就像20世纪90年代的互联网企业家很难想象今天在互联网行业流行的产品形式一样。他们想在人工智能时代分得一杯羹,只要他们找到一个有利可图的生存领域。只有这样,它们才能形成积极的循环,并在人工智能领域继续发展。

结论

人工智能毕竟是一个不断发展的行业。企业家很难在理想和情感的激励下一夜之间实现这一目标。最理想的是滚雪球式的增长。风口总是会过去,观念总是会失败,利润是促进创新和工业进步最现实的方式。

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