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出资AI十年今后我的四个洞悉

2019-11-09 21:01:15  阅读:1846 作者:责任编辑NO。姜敏0568

编者按:本文来自微信大众号“栈外”(微信ID:zhanwai_)作者 Jim Breyer ,36氪经授权发布。

常常有人问我,我是否能宣告一些针对人工智能(AI)出资的见地。

事实是,该范畴过于杂乱多变,教条般的理论并不适用。从这个含义上说,我的答复是没有。

不过,经过十多年对AI出资的考虑,我得出了一些定论。其间一些是我跟特定公司协作后得悉的商业洞悉,另一些是我目击职业老练开展后天然得出的见地。我期望这篇文章能够协助读者更好地了解我对AI出资的观念,以及我是怎么从职业阅历中取得这些观念的。

洞悉一:成功的AI时机是技能才能与商业敏锐性的结合

得出这一定论时,我还在Facebook的董事会任职。其时扎克伯格和他的团队正考虑运用AI技能,为团队装备顶尖的AI人员。在这一方面他们遥遥领先。今日,大多数技能公司都理解,假如期望未来出路大好,他们有必要开端运用,或至少开端探究AI技能。

Facebook早在2010年就知道到了这一点,乃至其时就乐意在AI战略上投入很多的时刻和金钱。扎克伯格和他的团队没有将精力放在研讨和斗胆的企划上,而是寻求实践的方针。Facebook认为AI项目若想物有所值,有必要与商业方针密切相关。但这并不阻碍团队进行长期出资。

相反,在许多情况下,商业导向性思想使他们更乐意进行长期出资。假如某AI项目具有商业含义又满意了一切诉求,Facebook便乐于实施。其他公司在这方面持续迷失方向,他们首要注重技能,认为用例场景终究必然会完成。

Facebook十分在乎技能,但也注重可行性。也难怪他们在AI范畴有着如此令人羡慕的成绩,而且持续走在最前沿。

洞悉二:最佳团队方式是跨学科团队

我发现在AI范畴尤为如此,这要感谢丹尼尔·纳德勒(Daniel Nadler)为我指明晰方向。

丹尼尔·纳德勒创建金融数据剖析公司Kensho时,仍是哈佛大学的在读博士。除了具有聪明的技能脑筋,纳德勒仍是一位诗人和电影制片人。丰厚的布景阅历使他理解,假如想霸占一个多方面的问题,他的团队也有必要来自不同的学科布景。

图注:Kensho总部。

现在,Kensho使用大规模并行核算核算、用户友爱的可视化界面、打破性的非结构化数据工程和猜测剖析,为专业出资人士创建了新一代AI剖析渠道。构建如此杂乱的渠道需求来自不同学科布景的优异团队成员。丹尼尔的Kensho团队中有经济学家、核算学家和开发人员。他经过延聘尖端使用者实在的体会设计师来扩展自己的产品,并经过打造一流的出售文明,树立起了强壮的事务。

2018年,Kensho以5.5亿美元收买了金融剖析组织S&P Global,成为历史上价值最高的的私有化人工智能公司。Breyer Capital和其他前期出资者最初眼光独特。当丹尼尔恳求我为他的下一家猜测剖析公司Edo供给支撑时,我怅然容许。

洞悉三:信赖聪明人

我初度见到托马斯·雷尔登(Thomas Reardon)是在20世纪90年代,虽不熟识,却也敬慕他的才智、能量和勇气。后来我在Microsoft和互联网流媒体服务商Real Networks作业时,对他的了解进一步加深,我发现托马斯为人方面也十分优异。

他十分在乎他的作业及其对国际的影响。咱们每次碰头时,托马斯都教我一些新东西。那时我就知道,假如有时机,我一定会支撑他。我的时机在2016年降临,多亏了Real Networks的创始人罗伯·格拉瑟(Rob Glaser),我和托马斯从头联络上了。托马斯刚从哥伦比亚大学毕业,急迫地期望树立一家神经科学公司。他对公司的设想(托马斯后来创建了CTRL-labs公司,从事脑机接口研制)明晰而令人信服。

我知道他企图做的工作很困难,但也知道他是国际上为数不多的几个人,具有能做成这件事的才能和干劲。我很快乐能成为A轮出资者,为保证公司有一个光亮的未来,我乐意不遗余力。

当托马斯第一次与Facebook接洽时,我坚信他们之间会发生明显的协同效应。我知道,扎克伯格和他的杰出团队懂得赏识CTRL-labs的过人之处,并有或许成为公司潜在的优异协作伙伴。我期望自己能帮到托马斯及其团队。现在,CTRL-labs正处于最好的成功环境中。

我能够将CTRL-labs的成功归因于一群聪明人。我很快乐能在托马斯成为创始人之前就知道了他。我也十分快乐当罗伯·格拉瑟从头举荐互相并供给出资时机时,我挑选了信赖他。现在,由于我信赖扎克伯格和Facebook团队,所以我知道CTRL-labs将具有一个光亮的未来。

洞悉四:即使是在瞬息万变的范畴,经历也很重要

我最近宣告了对Elemental Cognition(专心研讨深度学习的公司)的出资和伙伴关系。在我看来,Elemental Cognition团队正在处理AI未来面对的最大应战之一,即开发核算机器学习和数据剖析之外的推理和理解才能。该公司在增强人类学习和立异才能方面有着巨大的潜力。所以当时机出现时,我便兴奋地决议出资了。这时机令人难以抵抗,而暗地的人物,如大卫·费鲁奇(David Ferrucci),也是位杰出特殊之人。

费鲁奇博士是国际上少量在AI范畴具有数十年相关经历的人之一。他一手树立、领导了认知核算体系IBM Watson团队。Watson在2011年的智力竞答节目《风险边际》(Jeopardy)中,成功打败了有史以来最优异的选手们,取得了具有里程碑含义的成功。Watson也继而为AI范畴新一轮的使用和研讨项目奠定根底。

虽然曩昔十年中AI范畴发生了许多改变,但我信赖费鲁奇博士的经历将大幅度提高Elemental Cognitive的成功几率。国际上有许多年青勤勉的AI开发人员,但具有多年研讨、构建AI使用程序经历的杰出人才却很少。

最终,以下是一些关于AI和AI出资的几点考虑:

1. 我信赖人工智能正被用来成果特殊的工作。在未来十年,它将变得越来越具实用性和革新性。

2. AI算法还处于前期阶段,咱们有望在未来几个月和几年内见证研讨打破。

3. 跟着数据集渐渐的变大、更易于拜访,核算才能价格下降,AI使用程序将变得更强壮、无处不在。

4. 我信赖我国和美国具有最好的AI生态体系。到2025年,10家尖端AI公司中,有9家将设在美国或我国。

5. 我专心于笔直范畴的AI,在医疗保健、媒体和金融方面经历最为丰厚,对这几个范畴也最有决心。我依然注重这些笔直范畴,由于它们有着巨大的用例潜能和明显的财政优势,但我也现已出资并持续探究其他笔直范畴。

6. 最终,全球顶尖大学依然是培育和发现AI人才的最佳场所。仅上一年一年,我就观赏了50多所校园,与教授、研讨生和本科生一起度过了宝贵的韶光。

我对以下院校的AI生态体系尤为形象深入和了解:哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、布朗大学、加州大学旧金山分校、德州大学奥斯汀分校、加州大学洛杉矶分校、哥伦比亚大学、康奈尔大学、清华大学、北京大学和印度理工学院。

我期待着在接下来几个月和几年中拜访更多的校园,并更好地了解国际各地的未来AI人才。

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