来源： 投资人说（ID： touzirenshuo）
编者按：最近人工智能和机器学习取得的突破使得计算机可以更加智能地理解这个世界并做出响应。其中主要的贡献者是深度学习（关于深度学习的历史可参见人工智能革命），由于计算能力和大数据的量变引起的质变，深度学习的突破使得计算机的图像识别和语音识别等能力突飞猛进，已经达到不亚于人类的程度。而在此基础上通过与其他人工智能技术分支的结合，以AlphaGo为代表的AI甚至已经击败了围棋世界冠军。在提出“软件蚕食世界”的A16Z著名VC Marc Andreessen看来，AI未来的应用潜能巨大，有可能酝酿出像Google、Facebook这样的新一代技术巨头。但是目前仍然有一些行业冥顽不化，不肯接受新事物的洗礼。所以技术界仍然需要加倍努力才能把软件的力量带到经济的每一个角落。上个月底他接受VOX的Timothy B. Lee采访，深入解释了AI将如何改变世界。下面是访谈的摘编。
Q：你觉得下一批伟大的技术公司会从哪里冒出来？1990年代有Google和Amazon，2000年代有Facebook和Uber。显然可能会有一家我从来没听过的初创企业准备要取得突破。尽管如此，对我来说，任何一家过去6年间成立的公司有望成为Google或Amazon级的公司仍然是难以想象的。
传统上这一般是伴随着新平台和架构发生的。会出现新一代的技术。上一大类技术是智能手机和智能手机app。智能手机成形与2007年，众多的app门类是在2010年、2011年左右确立的。显然会有一些重要的以智能手机为核心的新公司会成为重要公司。但4年前或者甚至2年前情况都不会像今天那么清晰。
那么如果说智能手机是上一代的话，感觉人工智能、虚拟现实、自主控制、语音以及物联网都有可能成为下一波的候选。目前AI就是很明显的例子。肯定会有一批以AI为核心的产品和公司冒出来。
在这个领域，Facebook、Google和Amazon都在做着大规模的、一流水准的努力。但我们也看到了一支初创企业军团。我认为会有整整一代新的非常重要的AI公司出现——其中的许多现在才刚刚开始成立。
Q：大家讨论AI已经很长时间了，但商业成功却寥寥。是什么让你觉得现在不同了？
一开始我也是怀疑的。虽然知道的人不多，但1980年代曾经有过一场AI泡沫，有整整一批的相关创业公司获得了风投，但最终全都烟消云散，全部资金都打了水漂。
我们感觉这次有点不一样了。真正的大变化始于2012年的ImageNet竞赛。2012年时，计算机在识别图片对象方面变得比人更好了。这是一场真正的竞赛，他们已经对如何衡量进行了标准化。
基本上在过去4年我们目睹的突破
是一个接着一个。首先是静态图像的对象识别方面的突破。然后现在在识别视频中的对象也取得了相应突破——这导致了全新类型的视频分类。如果你能够进行视频识别就能处理实时视频，也就意味着可以进行自主控制。
从Google发端冒出了整整一批新的无人车初创企业
我们投资了一家叫做Skydio的公司，他们做的是全自动消费者无人机。这个东西跟市面上的产品很不一样，能力差别如此之大，甚至会产生怪诞的感觉。它会在完全没人引导的情况下跟着你。你跑进森林，它会完全靠自己躲开树枝在丛林中穿梭。而且它的价格会是消费级的。这东西完全是出自科幻电影。
Q：一个经典的技术业问题：“这究竟是产品还是功能？”可以看到Google、Facebook和Amazon都往人工智能投入重金。Siri开始是初创企业，很快就被苹果收了。那么AI有没有可能发展出有自己新产品的大型独立公司来？还是说更有可能是这些创新会被现有大公司消化吸收来改进自己的现有产品？
2年前，我认为大公司会统治这个领域。这些大公司有几个巨大优势：
懂得如何开发这类东西的人数有限。请人方面大公司比初创企业更加财大气粗。大公司可以像签体育明星一样雇这帮人。所以大公司可以把他们全挖走，不留任何人才给别人。
这些项目非常大非常复杂。这是一个非常前沿的技术领域。Amazon有1500位工程师用4年时间攻关Echo项目。初创企业没法做到这样。
还有就是对数据的需求。理论需要这些庞大的数据集。ImageNet的部分突破就在于有了一个庞大的可以训练算法的数据库。而像Google、Facebook这样的大公司可以接触到海量数据，但初创企业永远都不可能。
但过去2年上述因素全都在一定程度上发生了变化。突然之间就冒出了一大批知道怎么做这个的计算机科学毕业生，因为这已经成为了计算机科学的热门领域。此外还有许多在大公司做这个的工程师现在意识到自己可以出来开公司。
有整整一批的无人车初创企业从Google走出来。Otto（已被Uber收购）是其中突出的一个，但现在还有6家正在做住。
与此同时，技术本身也变得更加温顺。我们看到很多有趣的新项目并不需要1500人。5个就够了。
Google开源了TensorFlow
，这是深度学习的建构块之一。我们看到各种初创企业都在此基础上做自己的东西，这在几年前还是不可能的事情。
科学本身也在不断进步。大家在学习如何基于小规模数据集来进行深度学习。我们看到有初创企业要么找到了获取大数据集的聪明手段，要么想出了只需要小数据集就能跑算法的办法。
Q：许多这些有潜力的AI应用似乎可行，但未必能做成大生意。至于那些真正的大机会，比如无人车，似乎大公司的优势是初创企业无法撼动的。
我觉得你可能还是把它当成是在现有从基础上增加一些AI。我们不这么看。我们看到的是之前不可能有的全新一类产品。
