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投资人工智能项目时,硅谷投资人是这么做决定的

虽然人工智能是近几年的年度热词,它的广泛运用也被认为将变革整个社会,可是有关人工智能的道德讨论也极为激烈——当机器有能力取代人的时候,我们应该何去何从?
2017-02-07 14:00 · 投资界  硅星闻   
   

  创始人被赶到台上写黑板?

  除了利用第一性原理在最初判别人工智能项目的长远发展潜力以外,谷安佳还提到了一个专属于丹华、富有特色的测试方式——“黑板测试”。

  “PPT有可能是预先准备的,”谷安佳笑着说,“假如能在有压力的情况下还能在黑板上把做公司运用的数学原理、公式、思路,总结和推导出来,展现一个逻辑自洽的理论框架,那就很不错了。”

  如此一来,创始团队是否有发现问题、分析问题、解决问题的能力,就很清楚了。

  这个方法卓有成效,也让丹华的投资人们经历了不少“奇事”。

  “有一次,看了一个AI医疗诊断系统的项目,创始人一上来拽了许多大而时髦的词。”谷安佳回忆道,“深度学习”、“马可夫链”、“卷积神经网络”、“遗传算法”等等,显得极为专业。

  可是该创始人被要求到黑板上去写算法推导时,台下的人发现,原来他只是熟背了一些AI技术的名词术语而已。他的医疗诊断系统,其实就是一个预先编程好的常规专家问答系统,只是挂了个AI的名头。

  信封背面的估算

  黑板测试被证明极为有效,但对于人工智能投资来说,这还不够。

  丹华资本的另一位创始合伙人、世界知名物理学家张首晟教授提出了一个原则,“信封背面的估算”,意思是任何复杂的事物,都应该能在一个信封背面的纸上总结、抽象和估算出来。丹华资本应用这一原理,希望创始人在一个信封背面的有限空间里,就能大致估算出自己项目在市场上的数量级及未来容量。

  在人工智能行业,这个“信封背面的估算”的重点方向除了市场以外,还有数据。对于深度学习技术来说,没有大量数据,几乎就等于“巧妇难为无米之炊”。

  “我们希望团队对自己的数据获取能力(至少在数量级上)有着准确判断,知道如何能够快速、廉价甚至是免费地获取使用场景数据。”谷安佳说。

  获取大量优质数据、处理数据的能力,是他们决定是否投资某个AI项目的先决条件之一。

  “人工智能对于数据的需求,就像是人的大脑要依赖于五官获取的信息。现在的大量传感器的应用,让人工智能能从物理世界源源不断地获取信息,满足训练量的需求。”谷安佳曾经作为早期团队成员参与硅谷一家传感器公司的早期发展、成长和上市的过程,经历了传感器在智能手机里的普及、并变革移动互联网的时代,对这一点深有感触。

  然而已有的数据入口往往掌握在大公司手里,因此在挑选人工智能创业项目时,创始团队能否清醒、准确地认识到自己的数据获取能力,就显得尤为重要。

投资人工智能项目时,硅谷投资人是这么做决定的

  比如丹华资本投资的另外一个手机AI项目,就选择了一个能够源源不断获取数据的巧妙方向——他们利用手机跟人的亲密互动,每时每刻都能获取大量信息,包括语音信息、运动信息和位置信息等等,并基于这些数据建立起人工智能模型。这就解决了创业公司一开始缺少数据的问题。另外,这个项目创始人此前的公司被一家知名地图公司收购,业界经验非常丰富。

本文来源投资界,作者:硅星闻,原文:https://pe.pedaily.cn/201702/20170207408618.shtml

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