11月7日-9日，AIWorldConferenceandExpo（美国人工智能世界大会和博览会）在旧金山召开，这是美国最大的AI商业大会，吸引了超过2200名与会者。为期3天的会议和博览会聚焦人工智能和机器学习的商业与科技，旨在让商业和科技领域的高管们更好地了解AI和公司智能系统的设计与部署方面的市场现状和实践现状。

　　LolitaTaub（IE商学院2017年MBA候选人，科技博主，报道领域：认知计算、人工智能、多样化与包容管理）出席了今年的AI世界大会与博览会。期间，她与一小部分AI领域最闪亮、杰出的牛人进行了交谈，这些牛人包括：高通公司合作伙伴PatrickEggen，英伟达副总裁JimMcHugh，普华永道全球&美国咨询分析公司领导者PaulBlasé，百度研发部主管、系统负责人GregoryDiamos等等。她从对话中整理出10个关键亮点，从中我们可以简单了解大洋彼岸有关AI发展的思考与建议：

　　1、投资：对于VC来说，理想的人工智能B2B企业种子投资包括拥有超过一个科学项目的初创公司，其产品和服务可提供立即商业化的机会，且能够很容易地转化进入其他市场。

　　2、计算能力：AI深度学习要求计算能力的增加，为解决这一需要，英伟达建造了DGX-1超级计算机。JimMcHugh说，“现在我们拥有一个新的计算模型为AI提供动力，并且解决了曾经不能解决的问题——以超人的速度和智慧。”

　　3、人力资源：AI需要很多博士和专家进行开发并投入应用，今天，AI科技产业正在开发AI平台和各种工具，使得将来非专家也可以操作它们。雅虎搜索科学家AminMintrach说，“就像那部电影《料理鼠王》所描述的，但不是让任何人都能烹饪，而是让任何人都能进行机器学习。”

　　4、天花乱坠的宣传：AI不是魔术，AI也不是应对所有企业挑战和目标的正确方法。通用电气数据与分析副总裁BeenaAmmanath说，“专注于你的公司面临的挑战，专注于你想要达到的目标。”

　　5、奇怪的现象：举几个例子：a、开始做AI很容易，做好却很难。b、AI黑箱效应是一个主要的问题——在数据输入和结果输出之间很难搞清楚其中到底发生了什么。

　　6、人的潜力：AI的全部潜能不是仅仅使重复性任务自动化以达到更高的效率，更重要的是，提高我们的能力以提升我们的思想（例如，从不同角度观察事物，发现曾经不能发现的缺陷）。IBMWatson副总裁、首席技术官RobHigh说，“最大的限制其实是人们了解自身潜力的能力。”

　　7、类人型AI：很快就会有。期待AI像人一样和我们交谈，进行自然的、有感知的、有情绪的思考，这一切正在发生。北美公司人工智能副总裁DaveParsin说，“未来会像电影《她》里描述的那样，除了结局不一样，她不会离开我们。”

　　8、工作替代：人工智能将替代目前很多的人工性工作，未来这种情况将会全面地发生。因此面对未来我们需要考虑怎样适应这种变化，应当具备什么样的新技能。

　　9、成功：获得AI的成功需要以下几个方面，当然也不限于这几点：a、大量的“好”数据，b、需要解决的问题（该问题必须与企业之间存在资金联系），c、维护和监控AI系统。百度公司高级研究员GregDiamo说，“把AI想象成火箭宇宙飞船，数据是燃料，神经网络则是其引擎。”

　　10、企业AI洞察力：彭博社Beta小组在巩固该企业的AI生态系统方面做得非常好，有兴趣的企业可以参考他们的做法。软件初创公司顾问SteveArdire说，“初创公司、咨询机构，以及大玩家都想做AI，但是这很复杂，就像3D国际象棋，因此我们不得不在AI计划、对形势的预测以及抢占先机方面拥有更多洞见。”

　　希望这些精炼的亮点可以为国内的AI企业带来一些启发。对于AI的发展，笔者认为，各公司企业一定要结合自身优势和未来发展趋势综合考虑，一窝蜂地去做同一类型的项目（例如现在很多巨头都集中力量在做自然语音助手平台，微软拥有语音助手小冰和小娜，谷歌在不断发展它的谷歌助手，亚马逊有Alexa等等），必然会出现拼得你死我活、优胜劣汰的结果。抛开自身优势去尝试从未接触的领域也一定会遇到更多的问题和阻力。同时，由于开发AI所需的基本条件——优良的大数据、专家队伍、技术储备、高额的持续投入等方面要求都很高，小型AI初创公司一定要考虑产品和服务能够迅速商业化、市场化，否则很容易被长期的高投入拖垮。但是，初创企业相对于科技巨头来说，也具备自身优势，例如较高的灵活性，从产生创意到实际开发的过程相对较短，因此只要能想到好的项目，获得可观的投资，拥有优秀的人才，从市场实用性入手，走实际应用与不断开发相结合的路子，依然有广阔的空间。

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