硅谷投资新热点：会学习的机器

　　宋冰

　　[人工智能这几年的进展在很大程度上都要归功于新的编程技术。其中最重要的就是“机器学习”，包括训练机器进行识别和通过运算大量数据做出预测等]

　　硅谷现在流行新的风尚，其实是已有半个世纪历史之久的人工智能。

　　资金正像热浪一样涌入这一行业里的初创公司。ContextRelevant公司创办人斯蒂芬·普尔普拉(StephenPurpura)说：“这是目前最火的领域。”

　　普尔普拉自己的AI公司自从2012年建立以来已筹得共超过4400万美元资金。根据他的估计，有超过170家初创企业已经搭上了人工智能这辆顺风车。

　　人工智能中新的加入者都乐观地认为，随着技术的发展，曾经的愿景终于到了实现的时刻——人类与机器以一种前所未有的新方式实现互动，机器则将以意想不到的方式介入人类世界。

　　初创公司蜂拥而上

　　“从技术上讲，这是向电脑输入代码来发布命令的模式，向电脑通过观察人类行为来学习模式的转变。”另一个人工智能创业者丹尼尔·纳德勒(DanielNadler)说。纳德勒的公司Kensho最近募集到1500万美元以实现一个颇具雄心的目标：让计算机取代那些高薪职位，比如金融分析师。“我们不再将之称为人工智能，而是把它叫做‘将人力密集型的知识处理工作自动化’的过程。”他说。

　　投资者的从众心理能够在一定程度上解释，为什么自从上一轮“大数据”热潮之后，针对人工智能领域初创公司的投资又成为了现在最热门的趋势。当然，大多数投资的资金规模还不算大，这也反映了大多数初创企业自身还处于早期阶段。但是投资者和筹得资金初创企业的数量都证明了资本对这个领域目前极度青睐。硅谷许多著名风险投资公司，包括Khosla和Greylock公司，还有伊隆·马斯克[微博]和彼得·泰尔等科技名人，都是这个领域最活跃的支持者。还有一些公司出于对自己日常使用技术的需要也非常感兴趣，比如高盛。

　　现在每一家风险投资公司都要在投资组合里加上一部分人工智能领域的投资项目，纳德勒说，所有投资者都希望在科技领域“下一件大事”爆发前先拥有一些相关的股权。

　　盈利模式存疑

　　人工智能这几年的进展在很大程度上都要归功于新的编程技术。其中最重要的就是“机器学习”，包括训练机器进行识别和通过运算大量数据做出预测等。这些技术虽然激发了许多初创公司投身于此，但如何给这些看上去很有前途的技术找到一个可靠的商业模式依然是个问题。

　　“多数人工智能公司都像瑞士军刀”，ExpectLab公司的CEO蒂姆·塔特尔(TimTuttle)最近融到了1300万美元。“这些技术可以做很多事情，但还没人知道什么才是最有价值的服务。”结果就像所有人都在拓荒，塔特尔说，创业者们争相把这些技术尝试应用到他们能想到的所有领域。

　　普尔普拉则认为机器学习无法作为一个独立的商业模式而存在，更像是应该被收购来改善其他服务的一种技术。支持者们则认为，正是因为人工智能和大数据一样不是一项单一的应用，所以能够广泛应用于各项服务。比如机器学习可以更好地追踪消费者心理变化，通过对消费者行为的识别，公司可以时刻推送给消费者他最想看到的东西，在消费者最需要的时刻联系他们，甚至能觉察到消费者心生厌倦并及时改变这个情况。

　　初创企业之中的激烈竞争，其实也发生在很多大型科技巨头公司之间。比如谷歌、IBM和脸谱网(Facebook)都已经在该领域投入巨资。这些公司对目前的进展几乎都讳莫如深，但通过它们发布的一些产品，专家认为有很多技术已经走在了前面。比如谷歌[微博]的一项技术可以从YouTube视频里识别出猫；Facebook则已经有了对照片里的人进行面部识别的功能；IBM[微博]超级计算机沃森这样几乎具有一定认知能力的系统。“大集团正在试图建立一种可以解决一切的技术，我们则试图解决不同的问题。”塔特尔说。

　　人工智能技术目前最常见的基本用途有三个。首先，得益于越来越精确的机器识别能力，计算机一直以来的困扰——图像识别，如今已变得容易得多。其次，同样的技术也被用于帮助计算机进行语音识别，比如IBM沃森系统所使用到的技术。再者则是相关性识别，这可以帮助公司向客户提供更个性化的在线内容，或者更有效地定位线上广告。