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码报:【图】LeCun推荐 AI 创业辣评:Bot 、MLaaS 都要完、AI VC要扑空、深度学习变商品、垂直 AI

时间:2017-03-05 18:31来源:118图库 作者:j2开奖直播 点击:
译者:闻菲、张易、序媛 新智元启动新一轮大招聘 :COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 简历投递:j obs@aier

译者:闻菲、张易、序媛

  

  新智元启动新一轮大招聘:COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。

  简历投递:j[email protected] HR 微信:13552313024

  新智元为COO和执行总编提供最高超百万的年薪激励;为骨干员工提供最完整的培训体系、高于业界平均水平的工资和金。加盟新智元,与人工智能业界领袖携手改变世界。

  【新智元导读】本文作者 Bradford Cross 是 VC,自己也创立了公司。他对 2017 年 AI 创业做了5大预测:①Bot 热潮要崩盘、②深度学习会变成商品、③AI 会像清洁能源那样让 VC 扑个空、④MLaaS 做不起来、⑤垂直领域 AI 有机会。LeCun 对④⑤表示强烈赞同。作者的分析是,MLaaS 没有用户可言,懂的人直接用开源的东西,不懂的人就算你用了 API 也做不起来。另外,关于 bot 要完,作者认为并非技术不好,而是使用场景等其他原因。

  今天,Facebook AI 实验室负责人 Yann LeCun 在Twitter上发布了这样一条消息——他不认为 AI 是服务,把 AI 或机器学习当做服务来销售的商业模式是行不通的。但是,LeCun 认为垂直领域 AI 创业是很好的。

  

码报:【图】LeCun推荐 AI 创业辣评:Bot 、MLaaS 都要完、AI VC要扑空、深度学习变商品、垂直 AI 有搞头

  LeCun 之所以这么说,是因为他看见了一篇预测 2017 年 AI 创业 5 大趋势的文章,并且十分赞同作者的分析。新智元现将 LeCun 点赞的文章编译如下。

  (文/Bradford Cross)随着 AI 热浪达到沸点,2017 将成为冷静下来的一年。泡沫会破,但一小撮垂直导向的创业公司却会迎来成功。这些公司解决全栈产业问题(full-stack industry problem),要解决这些问题不但需要领域专家的知识、独特的数据,还必须有使用 AI 实现其核心价值主张的产品做支撑。

  对于2017年的AI创业形势,我提出5大预测:

Bot 热潮要崩盘

深度学习成为商品

AI 成为 VC 的清洁能源 2.0

MLaaS 迎来第二次死亡

全堆栈垂直 AI 创业反而会成功

  Bot 热潮要崩盘

  过去几年围绕“bot”很是兴起了一股热潮。

  在技术圈子里,我们说起 bot 的时候,通常指的是“软件代理”,这些软件代理一般拥有“不同于任意程序代理的4 大关键特性;也即响应环境、自主性、目标导向和持久性(persistence)”。

  企业偷梁换柱,把“bot”的意思改成了“任何形式的业务流程自动化”,并且创造出“RPA”一词——机器人过程自动化(robotic process automation)。

  在未来几十年里,业务流程自动化当然还是会继续演进,但当前围绕“bot”——以语音为基础的聊天会话界面——的狂热,将在 2017 年开始崩溃。原因如下:

  1. 消费者互联网上的社交 VS 个性化之战为我们提供了很好的启示。最终取得胜利的个性化平台是 Facebook,而它也恰好是做得风生水起的社交平台。人在很多事情上还是喜欢跟其他人社交,我推测很多 chatbot 最后也会这样。关于 bot 的思考很多都是从功能方面去考虑,实用,但没有社交智能,意识不到很多人在与其他人面对面交流中才能满足的需求。因此,大多数 bot 即使最初吸引来用户,最后也会让他们流失。

  2. 很多人从全球范围内兴起的消息应用热潮里,读取了错误的信息,包括 Slack 的兴起,以及中国的微博平台上的一些互动。很多人由此把赌注押在了 AI 驱动的数字个人助理这样的平台上。上面也说过了,这些社交平台既要实用,又要满足情感需求,现在还不好说能不能将这样的设置推广应用到纯实用 AI 驱动的 chatbot。

  3. 相比其他更为视觉化的解决方案,对话界面在完成任务方面往往不那么有效。对话界面这个方向很有意思,做的时间也有几十年了。对话界面在有些应用上很强很好,但绝大部分应用都会有更加有效的界面。

  4. 需要注意,我说 bot 要完没有一条理由是“AI 还不够好”。像 Siri 这样大多数系统的问题都是部署差。用现在的技术我们能做出很多有意思的 bot 界面,但我认为更主要的问题是人想不想要去用它们。

  深度学习商品化

(责任编辑:本港台直播)
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