一家好的人工智能创业公司需具备哪些要素?

2016-09-09 10:34:42     作者:粉红熊熊      来源:雷锋网

好的人工智能必备的3个因素。

雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按:本文作者待字闺中陈老师,主要谈了自己对于如何考量一个好的创业公司的三个标准。

现在,人工智能很火,应该是相当的火,很多创业公司不管是不是真有智能都号称自己是人工智能公司,投资人追逐人工智能拼命的砸钱到这些公司生怕失去赚钱机会,媒体自媒体跟时髦不分青红皂白不追根问底更是火上加油。那么,到底应该怎么去考量一家人工智能创业公司呢?

谈谈个人想法,如何去看一家人工智能创业公司。是的,纯属个人思考良久的看法,希望能有帮助。

第一看创始人和团队的背景,之前是否有人工智能相关的教育,训练,和从业经验和实践。

人工智能毕竟是高科技,不相信看看几本书,读读几篇文章,参加几次高端会议,就能成为专家,就能打造人工智能产品。

听过一万小时定律吗?它是作家格拉德威尔在《异类》一书中陈述的:“人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力。一万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。”。要成为某个领域的专家,需要10000小时,按比例计算就是:如果每天工作八个小时,一周工作五天,那么成为一个领域的专家至少需要五年。

对于人工智能从业者,一万小时可能有点多,但是没有长时间在人工智能领域锤炼的创始人和团队,号称用人工智能打造产品,应该是不那么现实的。所以,第一个考察点,是创业公司的团队和创始人的相关经历和经验。

第二看有没有自己IP的人工智能算法,算法有没有说得出的创新点

用了深度学习,或是其它机器学习算法,不一定就是人工智能吧,必须要有自己的创见,自己的革新,自己的特色。

Google当初发明PageRank的时候,其他搜索公司都在计算链接被引用的次数,并且把次数作为权重来指导排名。但是,PageRank把链接之间的关系抽象成了随机行走(Random Walk)模型,而不是简单的计数。这就是洞见,产品出来就超过了竞品,好评如潮。

AlphaGo和其他棋类算法一样也使用了蒙特卡罗搜索,但是,首创通过引入深度学习算法来指导剪枝和评估棋盘的优劣,从而超过之前任何别的算法,达到新的高度。

算法很重要,但需要理性的看待算法的壁垒。算法一般存在于人脑中,存在着被泄密的风险,开始可能有优势,时间长了,保不准被员工泄露,从而被竞争对手抄袭了,可见算法的风险也高,不是一劳永逸的东西。另外,算法调优中积累的经验也很重要,但有可能随着员工的流失而流失。

第三看有没有有优势的数据,数据可能是长期积累的行业和通用大量数据,可能是很多的行业专家知识以规则或是知识图谱的形式存在。

没有积累的大量数据,没有专家整理的知识,数据没有很好的清洗结构化甚至标签化,号称自己是人工智能公司,不知道智能能从哪冒出来。

IBM的Watson能做精准医疗,他们在之前买了很多的医疗数据公司,积累和分析了大量的期刊,论文,病例,药品,治疗方案,等等数据,从而能使Watson能利用算法创造奇迹。

Google,如果没有大量的历史用户搜索和点击数据,再清理分析这些点击数据,建立用户点击模型,然后使用模型来提高搜索结果的排序,Google的搜索结果也不会让很多用户满意,眼前一亮。

当一个公司做了很多基础数据收集和积累工作,数据和知识积累得越来越多,才有可能往人工智能迈向一步。而且,这些大量数据,比如,Terabytes,Petabytes,Exabytes,Zettabytes 数据,还怕数据被泄漏,被偷走吗?这种数据的壁垒,将是长期的可持续的竞争优势。而且数据越多,在没有overfit的情形下,模型会越精确,体现出的智能会出人意料。

经验的团队,独特的算法,优越的数据,特别是数据,用这三个准则去看一个号称是人工智能的公司是否真正名符其实。如果这三个东西都没有,都说不清楚,还是别给自己贴个时髦的人工智能标签了吧。当然,最后是不是人工智能不重要,做出有用的让人惊艳的产品才能证明一切。

雷锋网注:本文由待字闺中授权雷锋网发布,如需转载请联系原作者,并注明作者和出处不得删减内容。

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