概要：未來，AI會(huì)成為一種基礎(chǔ)服務(wù)，同時(shí)，這種服務(wù)會(huì)像電力一樣通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。
有觀點(diǎn)認(rèn)為，未來，AI會(huì)成為一種基礎(chǔ)服務(wù)，同時(shí)，這種服務(wù)會(huì)像電力一樣通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。吳恩達(dá)也表達(dá)過“人工智能是新的電力”的觀點(diǎn)。本文作者 Avinash Royyuru 是人工智能公司 Product ML 的聯(lián)合創(chuàng)始人，他通過將 AI 和電力的類比，討論了 AI 產(chǎn)品未來的發(fā)展模式，以及 AI 創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該采取的策略。
1850 年，邁克爾·法拉第在思考電磁感應(yīng)。 英國(guó)財(cái)政大臣（英國(guó)政府的CFO） William Gladstone 到他的實(shí)驗(yàn)室里問：“電力有什么好處？“法拉第回答說：”先生，有一天，你可以對(duì)電力征稅。”這個(gè)故事雖然是虛構(gòu)，但很有意思。
數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)ふ摇皺C(jī)器學(xué)習(xí)的使用案例”讓我想起了英國(guó)財(cái)政大臣的這個(gè)問題。
人工智能領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者吳恩達(dá)談到“人工智能是新的電力”時(shí)， 他說：
人工智能將革新我們所知道的每一個(gè)行業(yè)。 “通過用電力取代蒸汽機(jī)，我們改變了運(yùn)輸，制造業(yè)，農(nóng)業(yè)，醫(yī)療、通信等行業(yè)。”
人工智能將取代人類的工作，但會(huì)創(chuàng)造新的工作
大量的數(shù)據(jù)是企業(yè)業(yè)務(wù)的賦能者和壁壘
我們來看看 1912 年的電力生態(tài)系統(tǒng)。
這看起來和我們今天建立一個(gè) AI 產(chǎn)品非常相似，就像亞馬遜 Alexa 一樣。
所以數(shù)據(jù)就是新的電力？
電力時(shí)代讓發(fā)明早于商業(yè)產(chǎn)品之路誕生，愛迪生被認(rèn)為是市場(chǎng)采納策略的先驅(qū)。
一下引用來自美國(guó)能源部：
是什么讓愛迪生對(duì)電力照明的貢獻(xiàn)如此突出，是因?yàn)樗麤]有停止對(duì)燈泡的改進(jìn)，他開發(fā)了一整套發(fā)明，使得燈泡的使用成為現(xiàn)實(shí)。 愛迪生在已有的燃?xì)庹彰飨到y(tǒng)上模擬他的照明技術(shù)。 1882年，在倫敦的霍爾本高架橋中，他證明電力可以通過一系列電線和管道（也稱為導(dǎo)管）從位于中央的發(fā)電機(jī)分配。 同時(shí)，他專注于提高發(fā)電量，開發(fā)曼哈頓下城第一家商業(yè)電力公司 Pearl City Station。 為了追蹤每個(gè)客戶使用的電量，愛迪生開發(fā)了第一臺(tái)電表。
愛迪生是一個(gè)有爭(zhēng)議的人物，但他遵循了一個(gè)簡(jiǎn)單的規(guī)則來采用電力。構(gòu)建一個(gè)用戶需要的產(chǎn)品，并找出如何讓人們獲得這些產(chǎn)品，以便他們可以使用它來改善他們的生活。
一言以蔽之：做人們想要的東西。愛迪生生產(chǎn)產(chǎn)品、交付所需的配套技術(shù)。使燈泡成為燃?xì)庹彰鞯陌踩娲贰?/span>
人工智能公司應(yīng)有的“策略”應(yīng)該是以下三點(diǎn)的交集：
我們可以執(zhí)行的：我們有建立和銷售它的天賦和技巧。我們有優(yōu)于其他公司的優(yōu)勢(shì)。
市場(chǎng)需要的：有客戶需求，整體資本/商業(yè)環(huán)境有利。
理論上可行。
此外還需要考慮的是“如果我們做了X？不會(huì)很酷嗎”。
人工智能領(lǐng)域有很多理論上的好想法。 例如，建立一個(gè)人工智能來取代律師。在我們公司的案例是：構(gòu)建一個(gè) ML 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)平臺(tái)。應(yīng)該怎么做？
吳恩達(dá)的人工智能產(chǎn)品良性循環(huán)圖是思考建立人工智能產(chǎn)品的一個(gè)很好的心理模型。
由于人工智能需要數(shù)據(jù)才能工作，像個(gè)人助理這樣的人工智能產(chǎn)品會(huì)獲得更多的數(shù)據(jù)。 優(yōu)秀的產(chǎn)品可以獲得更多的用戶，從而獲得更多的數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步強(qiáng)化了這種正反饋循環(huán)。 在他的演講中，他說：“Google 和百度擁有如此復(fù)雜的數(shù)據(jù)采集策略，我不知道小型創(chuàng)業(yè)公司如何才能獲得 AI 產(chǎn)品所需的數(shù)據(jù)。
這也就是 Google Allo 的意義了。當(dāng) Google 推出 Allo 時(shí)，全世界（包括我）都嗤之以鼻，消息應(yīng)用和聊天機(jī)器人策略似乎到處都是。 Google 推出 Allo 如果是為了 Google Home 獲取非結(jié)構(gòu)化查詢數(shù)據(jù)，我不會(huì)感到驚訝。
如果有更多來自產(chǎn)品用戶的數(shù)據(jù)，AI 產(chǎn)品會(huì)變得更好。 如果不能用更多數(shù)據(jù)改進(jìn)，就不是產(chǎn)品，而是平臺(tái)或支持技術(shù)。
服務(wù)也可以是一種產(chǎn)品，AI 產(chǎn)品的定義與其交付給最終用戶的方式或所采用的商業(yè)模式無關(guān)。
需要獲得大量的數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個(gè) AI 產(chǎn)品，對(duì)于小型的 AI 創(chuàng)業(yè)公司來說，尤其是那些像個(gè)人助理那樣需要大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)品來說，這是令人沮喪的。
沒有人說這會(huì)很容易。Grammarly 正在復(fù)制 Google 關(guān)于人們寫作模式的規(guī)模數(shù)據(jù)。 天無絕人之路。
1、如果你是一個(gè)人工智能產(chǎn)品公司，你的產(chǎn)品戰(zhàn)略應(yīng)該和數(shù)據(jù)采集策略保持一致。
2、如果你正在為產(chǎn)品構(gòu)建平臺(tái)或啟用技術(shù)，則需要啟用其他人的產(chǎn)品。
3、所有 AI 產(chǎn)品公司都有某種形式的內(nèi)部平臺(tái)。如果要在產(chǎn)品和平臺(tái)之間做出選擇，選擇建立產(chǎn)品。產(chǎn)品公司有更好的獲勝機(jī)會(huì)，因?yàn)樗麄儽绕脚_(tái)公司獲得更多的價(jià)值。
4、如果你是一家 B2B 人工智能公司，你需要一些特別的東西來確定是“自建還是購(gòu)買”。
在短期內(nèi)，因?yàn)椤皼]有內(nèi)部的專業(yè)知識(shí)”，你可能選擇購(gòu)買，但這是一個(gè)定時(shí)炸彈。 大多數(shù)認(rèn)真對(duì)待人工智能的公司都希望在內(nèi)部擁有自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
5、炒作離我們不遠(yuǎn)。 ML 和 AI 公司仍然是未來的熱點(diǎn)，但是如果要長(zhǎng)期獲勝，你需要深入思考自己在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中的位置。
你在構(gòu)建產(chǎn)品、平臺(tái)、產(chǎn)品和平臺(tái)的組合、還是研究或支持技術(shù)？ 你在建造電燈泡，一家公用事業(yè)公司，還是試圖發(fā)明電視機(jī)或電表？ 用電來類比可以學(xué)到很多東西。 學(xué)習(xí)電力時(shí)代的GE，西聯(lián)等公司。
6、不是創(chuàng)業(yè)，而是構(gòu)建業(yè)務(wù)。 近幾年來，大多數(shù) AI 創(chuàng)業(yè)公司都被收購(gòu)。 讓我們面對(duì)現(xiàn)實(shí)，作為一個(gè)行業(yè)還沒有想出如何從零開始建立一個(gè)長(zhǎng)期、獨(dú)立、大型和可持續(xù)發(fā)展的人工智能公司。人工智能界的 Google 還沒有誕生，它可能就是你。
7、沒有劇本、 沒有公式，沒有模板。 我們正在數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)之上建立一個(gè)完整的產(chǎn)品和平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)。 這從來沒有人做過，也沒有人能告訴我們結(jié)果。
通過回顧電力時(shí)代來理解人工智能的路徑，原理可能相同，但細(xì)節(jié)會(huì)有所不同。后端的云基礎(chǔ)設(shè)施是 Alexa 的交付機(jī)制，就像從變電站到用戶家的電線是交付電力的機(jī)制一樣。
我不認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是 AI 生態(tài)系統(tǒng)的一部分。 任何土地都是電力生態(tài)系統(tǒng)的一部分，所以你認(rèn)為這是理所當(dāng)然的。電力和鋪設(shè)在大西洋底的電纜使跨大洋發(fā)送信息成為可能。如果沒有電力，也不可能有電報(bào)。在這樣的環(huán)境下，我們把互聯(lián)網(wǎng)視為理所當(dāng)然。
我們正處于人工智能的初級(jí)階段。我們現(xiàn)在只安裝了幾個(gè)燈泡。 就像 1890 年電力的發(fā)展水平。電話，廣播，電視，電子，電腦和互聯(lián)網(wǎng)緊隨其后，我們還沒有看到在AI 時(shí)代的這些事物的到來。
Daniel Dennett 曾經(jīng)有過最奇怪的問題：你如何從白蟻群體的大腦中獲得建筑師安東尼奧·高迪一樣的大腦？
總結(jié)：
復(fù)雜的行為有可能出現(xiàn)在不知道自己在做什么的愚蠢人身上——有能力但不能理解這種能力。上圖是 7000 多萬白蟻建造了一座看起來像高迪的教堂的白蟻城堡。
但高迪是一個(gè)天才的設(shè)計(jì)師，他能夠理解他的能力。不知道自己更高目的的人，大腦也有 86 億個(gè)神經(jīng)元。
大腦是一種計(jì)算機(jī)，它根據(jù)輸入進(jìn)行輸入并執(zhí)行控制。但它與數(shù)字計(jì)算機(jī)的概念是不同的，這個(gè)數(shù)字計(jì)算機(jī)是集中控制和高度確定性的，每個(gè)部分都有一個(gè)專門的角色，沒有別的東西。 大腦就像是有 860 億個(gè)神經(jīng)元的湯，每個(gè)人都在做自己的事情，并試圖生存。奇妙的人腦就從中誕生。
自下而上的設(shè)計(jì)比自上而下的設(shè)計(jì)要慢，但它有結(jié)合創(chuàng)建更大結(jié)構(gòu)的能力，因此可以更有成效地探索演化設(shè)計(jì)空間。 這就是文化和生物的演化過程，似乎是解決長(zhǎng)期問題的最佳途徑。
作為行業(yè)從業(yè)者，我不知道我的工作如何有助于一個(gè)通用人工智能更大的結(jié)構(gòu)，我無法智能地設(shè)計(jì)這個(gè)更大的結(jié)構(gòu)。 每個(gè)公司和每一個(gè)推出的產(chǎn)品都是盲目的探索，在迭代中逐漸理解智能設(shè)計(jì)。
我相信通用人工智能會(huì)以這種方式出現(xiàn)，當(dāng)它發(fā)生時(shí)，我們可能甚至不會(huì)察覺。就像盡管我們擁有世界上所有的信息都可以通過手中的屏幕獲得， 我們也不會(huì)承認(rèn)我們是電子人。
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