從70年代的普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到再循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，到今天的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，都震動(dòng)了人工智能領(lǐng)域。并且，它還只需要幾十行代碼！數(shù)代學(xué)生和研究人員經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算，計(jì)算出了梯度下降法，證明了它的正確性。但最后，大多數(shù)人點(diǎn)了點(diǎn)頭，說(shuō)“這只是一種優(yōu)化形式”便繼續(xù)努力。分析理解是不夠的。你需要某種形式的“發(fā)明家直覺(jué)”來(lái)使之與眾不同。

要想擁有業(yè)界頂級(jí)研究水平絕非易事，因此99.9%的公司只是搭上主流人工智能列車(chē)，還無(wú)法成為業(yè)內(nèi)大佬。核心技術(shù)是由業(yè)界主要的開(kāi)源工具集和框架提供的。為了達(dá)到最新的水平，專(zhuān)有方法會(huì)隨著時(shí)間的流逝而消失。從這個(gè)意義上說(shuō)，絕大多數(shù)人工智能公司都是這些核心產(chǎn)品和技術(shù)的消費(fèi)者。

列車(chē)通往何處？

人工智能（以及所需的數(shù)據(jù)）被拿來(lái)與許多東西進(jìn)行比較：電、煤、黃金。這顯示出科技界有多迫切想要找到規(guī)律或趨勢(shì)。這是因?yàn)?，這種知識(shí)對(duì)于規(guī)避一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)所能對(duì)你的業(yè)務(wù)或投資造成的風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。如果你把你的事業(yè)建立在人工智能列車(chē)的軌道上，沒(méi)有什么能拯救你。

因?yàn)榱熊?chē)頭已向商業(yè)領(lǐng)域飛奔而去，只有少數(shù)情況值得考慮。

第一種情況，主流人工智能研究列車(chē)的運(yùn)行速度將明顯放緩，甚至已經(jīng)停止運(yùn)行。這意味著更多的問(wèn)題類(lèi)別無(wú)法解決。這也意味著我們下車(chē)后，必須為我們的客戶(hù)走到終點(diǎn)。這對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的機(jī)會(huì)，因?yàn)樗麄冇袡C(jī)會(huì)開(kāi)發(fā)專(zhuān)有技術(shù)，并有機(jī)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的業(yè)務(wù)。

第二種情況是，主流列車(chē)在當(dāng)前時(shí)期呼嘯前行。那就更不容易躲開(kāi)它的前進(jìn)勢(shì)頭或下火車(chē)了。人工智能高速發(fā)展階段中，個(gè)人方法的領(lǐng)域知識(shí)很可能被大公司“開(kāi)源”。那么過(guò)去你所有的努力可能都變得一文不值。目前，像AlphaGo LINK這樣的系統(tǒng)，除了由開(kāi)源框架提供的標(biāo)準(zhǔn)（“vanilla”）功能外，還需要很高比例的專(zhuān)利技術(shù)。如果我們?cè)诓痪玫膶?lái)看到具有相同功能的基本腳本，我不會(huì)覺(jué)得驚訝。但“未知的未知”是一類(lèi)問(wèn)題，下一波人工智能的發(fā)展浪潮便能解決。自動(dòng)編碼和基于注意力的系統(tǒng)在解決這類(lèi)問(wèn)題上勝算很大。沒(méi)有人能想象出，哪個(gè)垂直領(lǐng)域可以通過(guò)這個(gè)解決。幾率：可能。

第四種情況，火車(chē)的速度更快。最后，“奇點(diǎn)已近”?，F(xiàn)在已經(jīng)有關(guān)于這方面的書(shū)了。億萬(wàn)富翁們一直在為之奮斗。我可能會(huì)再寫(xiě)一篇關(guān)于它的文章。這里的終極游戲是人工通用智能。如果我們做到了這一點(diǎn)，一切賭注都結(jié)束了。

最后，還有“黑天鵝”事件的情況（“黑天鵝”指非常難以預(yù)測(cè)，且不尋常的事件，通常會(huì)引起市場(chǎng)連鎖負(fù)面反應(yīng)甚至顛覆）。在車(chē)庫(kù)里的某個(gè)人發(fā)現(xiàn)了遠(yuǎn)離了主流算法的新一代算法。如果這位獨(dú)行俠可以自己使用這種算法，我們可能會(huì)看到第一個(gè)自制的億萬(wàn)富翁。但這種情況又從何而來(lái)呢？我不相信這種事可能會(huì)突然發(fā)生。它可能是主流技術(shù)和被拋棄的基于模型的算法的結(jié)合。2010年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，一些曾經(jīng)大有希望的方法（象征方法等）便失去了部分研究基矗目前在人工智能領(lǐng)域的研究也復(fù)興了其他相關(guān)研究領(lǐng)域。要找到一種“不受歡迎”且還未涌入大量研究人員的技術(shù)或算法已經(jīng)變得越來(lái)越困難。然而，可能會(huì)有一個(gè)局外人找到或復(fù)活一種改變游戲規(guī)則的方法。

誰(shuí)能贏？

讓我們把所有這些都放在一起，最后問(wèn)一個(gè)價(jià)值百萬(wàn)美元的問(wèn)題。答案不僅取決于以上種種情況，最重要的是在于你是誰(shuí)。在這個(gè)等式中，業(yè)務(wù)的起始位置是一個(gè)關(guān)鍵因素，因?yàn)樗馁Y源和現(xiàn)有資產(chǎn)是他們部署策略的關(guān)鍵。

在人工智能聯(lián)賽中，有幾家財(cái)力雄厚、能夠吸引關(guān)鍵人才的公司。由于這是一個(gè)相當(dāng)燒錢(qián)的過(guò)程，所以你需要其他的收入來(lái)源。這就限制了選手們進(jìn)入著名的谷歌、Facebook、微軟和IBM俱樂(lè)部。除了現(xiàn)有條件之外，他們還建立了龐大的專(zhuān)有系統(tǒng)，以及開(kāi)放源代碼的堆棧，來(lái)到達(dá)新的問(wèn)題類(lèi)。過(guò)了一段時(shí)間之后，你就會(huì)把這些東西放進(jìn)下一代的開(kāi)源框架中，以建立一個(gè)活躍的社區(qū)。

這些玩家也有自己的平臺(tái)，可以用來(lái)訓(xùn)練更好的算法。人工智能可能是一個(gè)巨大的市場(chǎng)，但它對(duì)于企業(yè)和企業(yè)在日常業(yè)務(wù)中的應(yīng)用也對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要。這些平臺(tái)包括亞馬遜、Facebook、Google Apps、Netflix，甚至Quora，他們都使用人工智能來(lái)捍衛(wèi)和加強(qiáng)其核心業(yè)務(wù)模式。他們想辦法更好地為自己的客戶(hù)服務(wù)，但他們意識(shí)到要保持自己的核心業(yè)務(wù)與他們用人工智能處理的工作截然不同（至少是公開(kāi)的）。