人工智能技術公司iPIN的首席執(zhí)行官楊洋，之前在混沌研習社mini創(chuàng)業(yè)營的一次演講中，關于科技創(chuàng)新和人工智能談了自己的看法。

　　首先，楊洋認為科技創(chuàng)新是一門科學。為什么有的企業(yè)科技創(chuàng)新質量高，有的卻很低？這背后是有跡可循的。他提出，創(chuàng)新的關鍵在于生產(chǎn)出高質量的點子，以及篩選這些點子的過程。

　　產(chǎn)生點子的方式主要有三種，一是用戶主導式創(chuàng)新，鼓勵用戶提供建議、點子。比如戴爾，專門建了一個Idea Storm網(wǎng)站，鼓勵用戶提供點子，一經(jīng)采納會給予獎勵；第二種是從競爭對手處獲取點子，最典型的是騰訊；第三種是利用外部資源尋找點子。

　　楊洋還談到了怎么篩選這些點子。第一，要考慮點子是否適合本公司。第二，要戰(zhàn)略性選取點子。從潛在能力、科學性、未來的盈利回報等各個維度進行篩選。從而控制風險，獲得最大投資回報率。

　　在戰(zhàn)略選點上，他建議中國科技企業(yè)要盡量避開BAT的核心業(yè)務，不然容易被巨頭打死。人工智能領域也是這樣，要避開BAT選擇的方向。

　　楊洋以人工智能從業(yè)者的角度，講述了人工智能的發(fā)展情況、領域運用、以及人們對人工智能認知的誤區(qū)。

　　首先，他認為人工智能市場龐大。麥肯錫在2013年發(fā)了一份報告，列出了未來具有顛覆性的十二大技術，涵蓋了移動互聯(lián)網(wǎng)、知識工作自動化、先進機器人和自動汽車。這些都屬于人工智能領域。

　　第二，他提出人工智能其實不是一項技術，而是N多技術。舉個例子，我們人類是怎么做事的呢？感知信息、認知、理解信息、分析、找出額外信息、再做決策。這是人類對于信息的處理過程，人工智能也同樣如此。

　　第三，為什么人工智能爆發(fā)的原因是什么？楊洋認為，云計算普及、計算能力突破、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以及深度學習技術的成熟，這四點碰撞在一起，造成了人工智能大熱。

　　第四，關于人工智能的方向主要有三個：一是聲音。聲音有很多細分領域，各有特色。第二個方向是圖像。第三個方向是對自然語言的理解，目前全世界沒有多少公司在這塊取得過突破性成功。

　　楊洋說，讓機器人理解文本是非常難的。聲音、圖像都可以轉換成數(shù)字，但理解自然語言就非常困難。比如說，“華為很棒”，“華為”這兩個字你讓機器怎么去理解呢？人工智能卡在了文本理解這塊。那要怎么做呢？楊洋說，首先要給所有的文字建模，打好了基礎才能做到理解。

　　第五點，未來人工智能領域將顛覆教育、醫(yī)療保健、法律、金融等行業(yè)?，F(xiàn)在，這些傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)開始讓人工智能介入了。比如說金融業(yè)，兩個機器人使用相同的算法和信息源，預計股票的漲幅。這就使原本需要5-6個小時的漲幅時間，縮短到了2-3分鐘，股市原本是為了高效利用資金，如果人工智能可以在這么短的時間里就做到對資金的高效配置和利用，那股市就沒有存在的意義了。所以有學者就認為，AI可能會導致股市改革。

　　有人認為，人工智能的一個局限在于缺乏創(chuàng)意。可楊洋卻說：機器人比人的創(chuàng)意要高很多，創(chuàng)意在數(shù)學上的表達是隨機數(shù)。人往往因為經(jīng)驗，有思維定式，但是機器人不存在這種定式。所以機器人的創(chuàng)意反而比人要多得多。

　　那么人工智能現(xiàn)在真正的局限在哪？楊洋說，邏輯是人工智能的天花板。機器人可以寫新聞，但寫不了動人的小說。因為機器人沒有強大的邏輯，沒辦法寫出動人的情節(jié)。人的邏輯是百分之九十幾，但是現(xiàn)在機器人的世界紀錄，英文邏輯才達到百分之七十多，中文還要更低一點。

　　最后楊洋提到，未來幾年人工智能會比較普及。各個行業(yè)要做的是，洞悉行業(yè)的各種生態(tài)鏈，了解哪個環(huán)節(jié)是人工智能可以介入的。用互聯(lián)網(wǎng)+的角度去看待AI+。但可以確定的是，它的發(fā)展速度一定比互聯(lián)網(wǎng)+迅猛得多。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務商金盛網(wǎng)聚WJFabric認為，之所以說目前的人工智能在邏輯分析上與人類仍有較大差距，原因在于，構建人工智能的基礎――大數(shù)據(jù)，在深度識別方面仍有提升空間。簡單講，現(xiàn)階段的人工智能在識別獨立個體方面日趨成熟，但其“舉一反三”的能力尚待加強。以圍棋為例，人工智能可“學習”棋局的數(shù)量十分巨大，但目前仍無法就已學習的棋局進行歸類，進而創(chuàng)新出自己獨到的步法。因此說，對目標內容的深度識別，加強對大數(shù)據(jù)內在關聯(lián)度的學習是未來人工智能的核心突破口之一。

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