第五章 AI时代，数据为王
1. 大时代，大格局——AI+思维方式
(1). 未来因AI引发的技术革命需要新一代的教育体制、人才培养、再培训机制和社会保障制度的建立和完善，这些全局层面的问题需要国家解决。
(2). 无论是在互联网时代还是AI时代，Google都能敏锐的捕捉先机，抢先在竞争对手3-5年占领巨大的技术优势。在战略层面，Google对时代大格局的认知之早、把握精准，已经是傲视同侪（chai）。
Google大脑是一个模拟人脑可以进行自主学习（深度计算）的神经网络，用于研究示范和商业盈利。
(3). AI的大部分价值都在掌握大数据资源、投资能力强的大公司手里。
2. AI创业——时代最强音
(1). 是否符合科技大趋势是决定创业成败的第一要素。
站在“风口”，猪也能飞的例子，都曾是数以千计的初创公司之一：小米雷军、百度李彦宏、搜狐张朝阳、腾讯社交马化腾、电子商务马云、O2O浪潮（美团、滴滴）。
(2). 创业现状：刚好20-30岁的有志创业青年，AI就是时代风口。AI各个领域船业机会还处于较早时期，如果AI时代能出现苹果、微软、百度、谷歌、腾讯、阿里这些伟大公司的话，一定会有相当数量是在未来的4-5年创立的。
(3). 全球现状：
美国，具有资源、人才、市场三位一体的巨大优势，目前AI初创企业最多（全球第一）、类型最多，质量最高。加拿大是AI创业的“科研型孵化器”，深度学习三巨头中有2位都在本地大学教书，有出色的科研气氛。
英国，有大量的顶尖AI科学家和算法工程师，但由于市场和资源大环境的限制，很多企业被美国收购。
中国，北京300+家企业、上海、深圳。有高质量的AI团队。
(4). 过去20+年互联网、移动互联网的高速发展为AI技术提供了成熟的线上业务流程和高质量的大数据，急需自实现自动化。所以，最早进入AI时代的行业一定是拥有高质量线上业务流程的大数据公司（互联网金融），大幅提高线上业务自动化程度。
(5). AI的3个商业化阶段
① 线上虚拟世界：美团、滴滴、摩拜单车（餐饮、交通）
目前我们处于第一阶段，可能要3年左右，AI就能在各在线业务中普及；
② 线下实体世界：仓储机器人、物流无人机、工业机器人大范围普及
可能要5-8年时间充分发展。
③ 企业——家庭生活，全面自动化时代，可能要10年或更长。
(6). AI创业的5大基石
① 领域界限：要把问题限定在某些具体场景、问题边界内，解决方案就相对靠谱，比如Amason的Echo智能音箱。
② 闭环、自动标注的数据：AI系统自动收集第一手数据，并自动标记，帮助系统训练模型，提高系统性能，比如Google、百度引擎的搜索和广告就是一个闭环。系统内部自动按成数据收集、标注、训练和反馈。
③ 千万级的数据量
④ 超大规模的计算能力：深度学习需要多台安装4-8块高性能GPU芯片的计算机同时运行，若要训练图像、视屏则需要上千块GPU组成大型计算集群。
大型机计算集群的机房内，大量GPU芯片产生的热量比普通机房多10倍，需要装空调系统或购买巨大冰块降温。
⑤ 顶尖的AI科学家：研发依赖算法工程师的个人经验，身价倍增。
目前的AI技术只能在限定的界限和场景、有大数据支持的领域发挥最大作用。有很多盲目创投的企业，可能会有泡沫膨胀期。
3. AI在中国——机遇，做引领者而不是跟随者
(1). 2013-2015年，SCI收录的“深度学习”论文，中国已经位居第一。
创新工厂使用严格的条件，只统计Web of Science核心数据库中SCI的影响因子较高的人工智能期刊中的论文，结果表明，2006-2016年近两万篇的文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的29.2%和31.8%。
检索：《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence）
但对革命式的、里程碑式的突破性科研贡献，中国还无法与美国相比。“深度学习”三巨头没有一个是华人面孔，所以还缺少顶级算法工程师。
(2). AI黄埔军校——微软亚洲研究院：李开复，1998年创立
(3). 创新工场（李开复创办）和AI企业正致力于与高校合作，培养计算机科学高端人才，也投入资金，开展AI科研数据集和竞赛。
很多非AI的互联网公司壮大到一定程度，转型、升级和扩大规模都需要引入AI技术。
4. AI发展趋势预测
(1). 人脸识别广泛应用于安防、金融。
搜索引擎、广告推荐方面AI技术已经非常成熟。
语音识别、机器视觉、手势识别、基础传感器、工业机器人AI能立即应用。
金融类已经起步，智能教育、智能医疗、AR/VR、量产传感器、商用机器人，需要3-5年成熟。
创新工场在AI领域的投资布局
(2). AI小百科
① 人脸识别在金融（银行）方面的应用
银行自助终端：最普遍，现场采集与身份比对提供相似值，方便办理业务。
移动金融/营销：多家银行已基于多模态生物识别统一身份认证平台，实线直销银行、远程贷款、大客户上门服务等。报错时能迅速检查修复。
柜面：内部员工系统登录与管理授权；人脸联网识别与公安部门存照比对。
② 智能教育：主导是在线教育。程序对影响学习因素的精准量化，比如，身心状态、思维路径、意志力等，个性化、因材施教才会成为可能。
③ 创新工场由李开复博士创办于2009.9，作为国内一流的创业投资机构，创新工场深耕在人工智能、消费升级、在线教育、文化娱乐、企业服务与升级、互联网金融等领域
招聘方式：Free Desk是国外流行的实习生招聘方式，招聘公司提供一个免费、自由（Free）的办公桌（Desk）和一些有挑战性的工作任务，在校生或应届毕业生可以通过这样方式积累工作经验，为步入社会做准备。
④ 深度学习三巨头：杰弗里·辛顿Hinton（英国人，最年长，初创公司被Google收购，教授+Google大脑项目）、扬·勒丘恩LeCun（法国人，H的博士后学生，纽约大学终身教授+Facebook的AI实验室负责人）、约书亚·本吉奥Bengio（法国人，计算机科学博士，Google蒙特利尔AI研究部门高薪337万美元聘请）。Hinton被誉为“神经网络之父”，其历史地位无人能及。LeCun推动和发展了机器视觉领域最有效的神经网络模型——卷积神经网络。Bengio开创了语言模型的先河，和LeCun一起开发深度学习，直接推动了语音识别、机器翻译的迅猛发展。
原文：https://www.cnblogs.com/lj-attitudes0303/p/10353165.html