王小川：别沉溺技术之美，要成就需求之势

给「深度学习」去掉光环

既然现在 AI 产业风头正劲，那我就从头来讲一讲，什么是 AI？在这背后，它的技术和市场瓶颈在哪里？

深度学习在今天依然搞不定「严肃」场景的应用。最近无人驾驶很有争议，国内也有公司号称五年内要让无人汽车开上路。在我看来，封闭道路、高速公路还是可以的，可要是全天候全场景，迄今为止还没有这种技术出现。

但 AlphaGo 给中国带来的震撼毕竟是巨大的，它给人们进行了一次启蒙运动，让我们知道机器人在未来是能够帮人做很多事情，而这一天并不会想地平线那般可望不可及。

▲机器人的上限在哪里？

用语音识别举一个例子，如今语音的识别率已经很高了，早之前连汽车引擎、车窗玻璃的噪音也识别不了，怎么办？我们扛着录音设备把这些噪音录下来，混入到原始的语音数据中去，如此一来，机器才能学会。

但瓶颈依然存在，假设有两个人同时都说话，不管是哪家公司的引擎都得挂。因为两种声音混在一起，机器识别不了这种数据。我们人类的大脑能够根据音量大小、音调高低、音色异同、语言、语速、说话停顿时间等等来区分两种声音，只要有一线机会，大脑就不会放过并立即分辨出来，但机器不行。

所以目前虽然很多人工智能公司秀出的产品好像很聪明了，但演示和实战起来还是很大的区别。我说这些想表达的意思是，今天的人工智能在很多方面依然是有瓶颈的，但为什么投资人都敢投呢？因为人们对未知的、陌生的领域只会有两种情况：恐惧和膜拜，恐惧的人会远远躲开，而另有一些人是会觉得这个领域光环无限。这两种态度都是不理性的。

现在的趋势是，越是专业化的东西，机器就越有取代人类的趋势，反而是那些看似稀松平常的东西，像日常的服务、对话，机器就搞不定。

▲特斯拉的汽车生产线绝大多数工作已经由机器人替代

比如我在剑桥还去了一个很著名的做语音的团队，他们为我演示了对话系统，订餐和订酒店，效果非常惊艳。可换成我上去试用的时候，机器人问我要不要停车位，我说：“我没有车。”系统就挂掉了，因为它不能理解。所以说，不管是创业者和投资人，都不要给「深度学习」戴上太耀眼的光环。

技术创业者如何适应市场？

当下技术创业者创业的难点往往是处理不好跟市场的关系。

做公司最重要的就是满足三个字——「被需要」。你有技术，但并不意味着你「被需要」，你要把技术转换成为被市场需要的东西。很多技术出身的创始人一开始并不能体会到这一点，直到把销售团队建立起来，又是明察又是暗访，到最后才赫然发现：技术在你的整个产业可能只会占到一点位置。

但如果天天去做市场，很可能会把技术的领先性丢掉。所以技术创业公司的难点在于，可能会带着技术找不到市场，或者在寻找市场的过程中无法维护自己的技术优势。

比较行得通的是先占据市场，然后再不断升级现有技术，甚至去买技术。滴滴也是先把市场找到，用市场来吸引资本，打败竞争对手，将马太效应做到最大化，然后再把技术牛人请过来建立研究院。而不是说先搞一个豪华的团队，然后再开足马力做产品，那个时代已成过去式，因为那种方式太慢了，除非是需要长期投入的硬科技、医疗行业，否则资本和市场都不会对这种模式抱有太大的耐心。

说了那么多人脸识别、语音识别、人机交互，但你换位从用户角度想，用户能够得到什么？他会怎么理解这些看似高大上的东西呢？这个技术能否带给他们幸福感？这才是从技术跨越到产品的关键。

比如你跟人介绍人脸识别，怎么介绍呢？你可以说它能够帮你鉴别陌生人，保护你的安全。人机交互你可以举例自动驾驶、智能订餐等，至于 AR（增强现实技术），最贴切的例子莫过于 Pokemon Go ，你跟人家说了一大堆 AR 能够实现的东西，可能小白用户会懵懵懂懂，但你一说可以“活捉比卡丘”，大家肯定就会嗨起来了......

借此我想告诉大家的便是：不要沉溺在技术的美感里，而是要让技术使得生活变得更加自然。那些划时代的产品，像鼠标、iPhone、iPad，都是做到了这一步。你现在用得习惯了自然没感觉，但假设再退回到只有键盘输入指令、用五维方向键操控手机的时代，你就会发现上述的产品是多么的自然贴切。

▲自然是科技的目的

语音识别也好、手势操控也罢，终究都会往这个方向演进，谷歌在做，亚马逊在做，搜狗也在做，这也会是搜索引擎的下一个革命性的变化。