丰元创投李强:人工智能真正的门槛是数据,中国切入基因实现弯道超车

2017年04月21日,中国人工智能学会与亿欧联合主办“新科技·划时代”峰会在深圳举行,此次峰会基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力,因此集合学会、企业、政府之力,将人工智能和产业融合,提升企业效率和带动产业升级。

出席此次峰会的嘉宾包括奇点汽车战略合作总监高华、将门CEO高欣欣、智童时刻创始人郭长琛等。

丰元创投创始合伙人李强就“投资人:我们在硅谷看到最前线的AI”发表了演讲,以下为李强现场主要观点提炼:

1、人工智能最根本的问题是要解决数据怎么处理的问题;

2、人工智能在基因方面取得了特别大的进展;

3、癌症方面,基因筛查等对中国来讲是一个弯道超车的机会;

4、人工智能最关键的,第一是数据,第二是人才。

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以下为李强就“投资人:我们在硅谷看到最前线的AI”的演讲内容整理:

一、没有数据,做不了真正的人工智能

人工智能的根本要素有几大点:第一是数据,第二是算法,第三是硬件。大量的分布式计算的算法上有极限,所以这三个要素使得人工智能真正得以实现。

关于AlphaGo,人的智力水平是平的增长,而机器人是曲折的,在某一个时间点必然会超过人,这是一个很自然的事情。这不仅仅是一个游戏,google做完这个事情之后有实际的应用,它的数据中心靠着这个算法每年省电15%,这是一个巨大的节省。

没有数据,做不了真正的人工智能。人工智能最根本的问题是要解决数据怎么处理的问题。现在斯坦福有各方面的研究,其中一个是不仅仅实现图象的识别,而且一开始在同一个图象上可以识别多个元素,最后做到了通过一个图片进行识别。最新的结果是可以通过一张图片可以造一个句子,讲一个故事。

苹果总部的这个建筑,在美国要花八九年的时间,但是我们只用了三年的时间。用所有能够找到的最新的技术,其中一个是通过无人机采集数据,连续的采集,对充分的管理就产生了巨大的推动作用。如果没有很好的调度的话,连停车都不知道怎么停,现在直接通过图象,可以调度卡车,而且还可以看用料,监测用料,监测工程的进度。

看起来比较简单的东西,用不同的办法做可以取得很大的商业效果。比如说我们投的一个项目,做了三年,很艰苦。但他通过人工智能的办法,用人脸识别做得非常精确,包括年龄的识别,性格等等。高价被亚玛逊收购之后,这个团队的图象识别又应用在亚玛逊的一个核心的产品上,团队的另外一部分人就去参加亚玛逊的研发。所以这对人工智能来讲不仅是积累了产品,而且建造了很好的团队,这个团队也为投资人取得了很大的回报。

其他方面的应用,其中一方面是在基因方面取得了特别大的进展。

人工智能的机会在哪儿?现在炒得很热,各种公司也很多,在硅谷看了100个项目,99个都说自己是人工智能,有没有真正把人工智能做起来的?人工智能并不简单的是一个理念,一个算法。我们觉得人工智能如果想要做到最好,最根本的条件是要把数据采集起来,今后的十年二十年,谁有了数据,谁才是真正的国王。算法总是可以找到一些博士、硕士来算一算的,数据采集是最根本的问题。所以我们关注的是,我们投的项目是不是可以真正的采集到数据,能不能为之提供服务。

二、人工智能对中国人来讲是一个弯道超车的机会

以前移动互联网的时候是很好的机会,因为中国很多地方没有蓝牙,没有电话线。移动互联网本身产生了大量的数据,人工智能真正的门槛是数据,所以我们产出大量的移动互联网的数据,这本身对人工智能是很有帮助的。

癌症方面,基因筛查等等,人工智能用得很广,但这是这方面最难的问题。特别是欧美方面数据量的采集,因为人们有什么病都是很保密的,任何一个医生都很难依靠这个拿到这个数据。而在中国,首先是病人很多,第二个大家为了治病很愿意分享数据,所以这个又给了我们一个弯道超车的机会。去年癌症新发病例就是500万左右,本身这个数据量对于研究癌症的预防就有很大的帮助。

癌症的监测还有另外一个方面是基因测序,以前是测一个人的基因,现在可以降到一两千美金,在不久的将来可以到500到600美金,这个东西本身又会产生大量的数据。中国的人口量大,可以产生很多数据,这样对癌症的筛查、预防就有很大的好处。

三、人工智能最关键的,第一是数据,第二是人才

因为大量的数据产生,对算法的要求很高,这个方面靠一两个人不一定解决得了,所以需要有大量的人工智能方面的人才。我们基金为了参与这方面的投资和竞争,经常在斯坦福大学介绍一些人工智能方面最新的发展,以此可以吸引更多的人才。

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