让机器具备人类水平智能的探索已持续数十年，而它激发人们想象的时间更长——想想玛丽·雪莱在19世纪创作的《弗兰肯斯坦》。人工智能（AI）诞生于20世纪50年代，此后经历了多轮繁荣与衰退：科学家一次又一次未能让机器像人脑一样行动和思考。但这一次或许有所不同，因为一项重大突破已经出现——深度学习。它将数据结构设置成类似大脑神经网络的形式，让计算机能够自主学习。随着计算能力和规模不断提升，人工智能如今正以前所未有的速度取得重大进展。
顶级风险投资公司安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）专注于人工智能领域的合伙人弗兰克·陈认为，人工智能可能正在进入黄金时代。《知识@沃顿》近日在硅谷举行的 AI Frontiers 大会上采访了他，探讨人工智能的发展现状、这项技术的现实能力与炒作成分，以及机器是否终有一天能够达到一些人所说的人工智能“圣杯”——实现人类水平的智能。
以下是经编辑整理的访谈记录。
《知识@沃顿》：如今人工智能投资处于什么状态？我们走到哪一步了？
弗兰克·陈：我认为，现在是人工智能投资的黄金时代。回顾历史，人工智能于20世纪50年代中期在达特茅斯诞生，此后基本上一直经历着繁荣与衰退的周期。人工智能领域的衰退如此剧烈，以至于有了一个专门的称呼——“人工智能寒冬”。
自20世纪50年代以来，我们大概经历过五次人工智能寒冬，而眼下感觉像是春天。许多事情都在奏效，因此初创企业有大量机会选择一种人工智能技术，将其应用于商业问题并解决重大难题。我们和许多其他投资者都在积极寻找那些利用人工智能解决商业问题的公司。
“有一类技术叫作深度学习，当它与海量数据结合时，就能做出非常准确的预测。”
《知识@沃顿》：是什么让我们走出了这场人工智能寒冬？
陈：有一类技术叫作深度学习，当它与海量数据结合时，就能做出非常准确的预测。例如，识别照片中的内容、听你的声音并弄清你在说什么，或判断哪些客户即将流失。得益于这些技术，这些预测的准确性已达到前所未有的水平。这正是机遇出现的原因。
《知识@沃顿》：人工智能正在帮助企业解决哪些重大问题？
陈：人工智能在各个领域都发挥着作用。举一个分析框架来说，可以从产品生命周期入手：你必须确定要推出哪些产品或服务，确定如何定价，并决定如何营销、销售和分销，让产品或服务触达客户。客户购买之后，你还得想办法为他们提供支持，并向他们销售相关产品和服务。如果从整个产品生命周期来看，人工智能正在帮助应对其中的每一个[阶段]。
例如，在创造产品或服务时，人们总会幻想硅谷车库里有人从无到有发明出某种东西。当然，这种情况永远都会发生。但也有公司在挖掘亚马逊和 eBay 的数据流，以弄清人们在买什么、哪些品类正在兴起。以亚马逊 Basics 等自有品牌业务为例，产品决策完全由数据驱动。他们可以查看平台上哪些产品热门，并据此决定“哦，我们得生产 HDMI 线，或者得生产背包”。十年前，这种程度的数据驱动决策还不曾出现。
《知识@沃顿》：你认为哪些行业最有望从人工智能中获益？我知道人工智能无所不在。
陈：我确实相信——这也是我们的投资策略——人工智能将触及每一个行业。人工智能是一套计算机科学技术，和数据库一样，会进入各种应用。因此，对我来说，问人工智能适用于哪些行业，有点像问数据库适用于哪些行业。答案就是：所有行业。
数据库让存储、整理和统计信息变得廉价甚至免费。人工智能让预测、识别物体和图像、对话以及理解语言变得成本低廉。所有应用都将从这些技术中受益。
《知识@沃顿》：麦肯锡的一份报告发现，尽管人们对人工智能充满期待和热情，企业在采用人工智能时仍然犹豫不决。报告提到的一个原因是，企业仍看不到人工智能投资的回报。另一个原因是，企业缺乏实际部署所需的人手和技能。你怎么看？
陈：每一套新的计算技术都会造成暂时的不平衡：最了解这些技术的人很稀缺，因此费用高昂，人数也不多。随后，随着大学、团体和其他机构开始培训越来越多的人，这种不平衡就会逐渐消除。所以我认为，人工智能领域即将迎来转机。举个例子，斯坦福大学最热门的三门人工智能计算机科学课程是“人工智能导论”“自然语言处理”和“视觉处理”。……每门课的学生人数都已达到或接近1000人。我们会逐步消除这种不平衡，让更多受过培训的人走上一线。
“寻找这样的机会：你想弄清人们接下来想买什么产品或服务……只要用心寻找，答案就在那里。”
至于[认为企业]无法获得投资回报的看法，我认为这是想象力不足。人工智能肯定能增加收入或降低成本，而这正是每家企业都想要的。企业只需仔细想一想……如果你能识别出即将流失的客户，并向他们发送相关且有针对性的信息，这对企业有价值吗？当然有价值。如果你能弄清楚向任何一位客户收取的最佳价格，这有价值吗？当然有价值。
如果你能够预测如何让更多人看到你的某条营销信息，无论它发布在 Facebook、电视、YouTube 还是其他地方，这有价值吗？当然有价值。所以，任何人如果只是坐在那里说“人工智能不会带来正向投资回报”，那就是没有想明白。
《知识@沃顿》：人工智能领域哪些方面已经成熟，哪些还没有达到实际应用水平？
陈：目前已经成熟的是业内所说的狭义人工智能。狭义人工智能与通用人工智能相对；人类拥有通用智能，几乎可以学习摆在面前的任何东西。人可以学会滑冰，可以学会复式记账，可以学会识别人，也可以学会说其他语言。我们脑中有一台了不起的计算机，叫作大脑，它在学习新任务方面表现出色。
我们还没有一套研究方案能让我们实现通用人工智能。因此，目前奏效的是狭义智能。例如，给我一张图片，我就能告诉你里面有什么；或者你跟我说话，我就能告诉你说了什么——这些能力都很了不起。不要因为通用人工智能进展缓慢就让人们望而却步。此外，企业最能从中获益的也是狭义智能。
寻找那些需要提高预测准确性的机会。寻找那些希望通过聊天界面与客户建立更紧密关系的机会。也要寻找这样的机会：你想弄清人们接下来想买什么产品或服务，以及哪些数据可以为决策提供依据，而不是[听从]产品天才的意见。只要用心寻找，答案就在那里。这些狭义智能非常适合企业，这正是目前奏效的方向。
目前尚未奏效的是通用人工智能，不过这没关系。它可以作为一个研究课题。即使我们现在停止所有人工智能研究，仍至少有20年富有成效的工作可做：把我们已经掌握的技术应用到商业场景中。
