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“互联网巨头公司其实每一个都是潜在的AI巨头公司,因为他们拥有的数据最多,每一个用户,都像是一个小白鼠一样,辛辛苦苦地在标注数据,国外的亚马逊、谷歌和脸书以及微软也是一样。”
“第二波便是现有行业数据的AI化浪潮,比如说是银行可以用用户的数据来提升贷款的还款率,有效地进行投资。”
“医院、学校、投资机构以及保险,任何拥有数据的公司都可以通过AI来实现商业化,这也是很多目前的AI公司所做的工作,围绕行业向B端客户提供AI服务。”
“第三波是新兴语音、视觉数据的AI化浪潮。”
“这些数据是过去没有的,基于视觉、听觉等通过传感器搜集到,并把这些数据变成新的应用,比如说是语音交互的智能音响,摄像头在各个领域的应用。”
“第四波则是自主化自动化的AI,关于这一点,就和我们在科幻电影里面见到过的那样,商店会变成无人商店,汽车会变成无人汽车,物流会自动化,无人化,工厂也是无人黑灯工厂,到了那个时候,自动化会成为全社会的主流,一切都是无人的。”
“关于第四波浪潮,其实已经有所体现,唐都市的无人驾驶技术试点,据我所知就有超过三百辆的无人驾驶车辆在道路上行驶。”
“更加重要的是,在这四个领域中,我们有三个可以赶超白头鹰联邦的机会。”
“第一波浪潮,我们彼此平分秋色,但是我们拥有数据上的优势,因此具备赶超的机会。”
而就在李开福热情洋溢地讲述着自己的观点和想法的时候。
迈克尔·乔丹不知道什么时候拿到话筒,出声打断了李开福。
“李,我认为你太过乐观了,目前的AI还不能夸大,不要过于强调智能,目前的智能还只是单个的智能,而远没有达到我们需要的整个体系的智能。”
“你刚才提到的无人商店、无人车。无人物流,在我看来,并不能说代表技术的先进性,这些领域并不是无人就好,而是要实现联接,我们需要的是整个体系的搭建,而不是课题的智能。”
“在AI的产业落地上,目前的AI确实不够智能,例如你询问ai哪家餐厅好吃,于是它会给你推荐一家餐厅,你会觉得很好,但要是系统对所有询问这个问题的人都推荐这个餐厅呢,那么这个餐厅就会人满为患,ai的价值又在哪里呢?”
“能够通过一个相应的体系,来实现各家都有一个很好的上座率,比如说竞争对手看到对方已经坐满了,通过更高的折扣,也许就能吸引到游客过来,从而减少对方消费者的等候,以及自家的上座率。”
“目前的ai很难做到这一点,是有很大局限性的。”
“数据没有被ai充分思考,产生了浪费情况,如果能搭建出一个完善的体系架构,那么这些数据才会得到最大价值的利用。”
李开福原本热情洋溢的神色顿时变得沉默下来,肉眼可见地不高兴。
迈克尔·乔丹话音刚落,还不等李开福进行反驳,之前的杨立昆就接过话头说道:“我认为迈克尔说的很有道理,搭建整体的体系架构很重要,这样才更加智能,通过脸书AI的实践,我意识到我们还缺少智能背后的基本原则。”
“对于ai的智能化,机器需要获得更多的常识,才能够像人类、动物一样智能,我认为通过无监督学习和自监督学习,让机器能够从环境中学习足够的背景知识,进而获得预测的能力。”
“只靠监督学习,每次实验智能给机器少量的数据,进行的训练也就比较有限,是无法产生真正的智能的。”
随着杨立昆的发言,李开福的脸色彻底变得难看起来。
两人都对自己的说法进行了否定,在这个场合,无疑是否定了自己。
李开福同时又很清楚,自己虽然被放到这个位置上。
但自己的真实水平其实是远远不如迈克尔·乔丹和杨立昆的。
自己已经脱离技术很久了,更多的像是一个商人,而不是研究者。
有心想要反驳,可是又没有多少底气,反而担心暴露出自己更多的不足。
思来想去,李开福也只能强行咽下这口气。
所幸在昨天的时候,他旗下的创新工场就赢完成了第四期美元风险投资基金的超额募集,获得了五个亿。
要是再拖延两天的话,恐怕就不会这么顺利了。
这么一想,心里反倒是生出一丝庆幸之感。
大会还在进行。
自然不可能是只有这一个流程。
只不过,接下来的流程就略显无聊了。
一个个登台的虽然嘴里都在讲自家的业务和AI的关系,但是谁都能听的出来,其实是在给自家打广告,搞宣传。
到中午休息的时候。
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