乂学教育松鼠AI创始人栗浩洋：AI的寒冬和泡沫将如何破灭？ | WISE 2018新经济之王

2018年11月27日-28日，第六届WISE大会——“WISE 2018新经济之王”如期而至。在这个不断变化、充满焦虑和不安、却又英雄辈出的时代，我们一起见证着新经济之王的诞生。我们认为主要由科技创新和资本扩张所驱动增长的经济模型可以被认为是新经济，这个领域里有许多正在高速成长的，了不起的新经济公司。从任何角度来看，他们既颠覆了行业，也推动了行业发展，更深刻地改变着我们每个人的生活。

李开复曾经说过，“吹牛的AI公司在寒冬都要死，真材实料的会活得很久。”，那么，究竟什么样的公司是真材实料？什么公司能成功？什么样的公司能活下来？对于这个问题，乂学教育松鼠AI创始人栗浩洋在第六届WISE大会上发表了自己的看法，栗浩洋认为以下四种类型的公司或许具备成功的可能。第一，容错率高，走中间路线的公司；第二，所处领域是有限可能性的领域；第三，颠覆的是现有的成熟商业模式；第四，公司核心的AI技术趋近成熟。

以下为栗浩洋演讲全文（经36氪整理）

栗浩洋：大家好，去年分享的是人工智能到底是怎么发展的，今年就要分享AI的寒冬和泡沫将如何破灭。这个行业已经做了四五年了，而且我们比较幸运，松鼠AI在寒冬之前，融到了不错的A轮融资，我们截至目前累计融了10亿人民币，而且6、7、8三个月，公司的销售额每个月破亿，而且是连续三年600%的年复合增长率，据说商汤是300%。我们不但盈利了，钱还不少，所以我们还可以冷静谈这个话题。

CBinsights，这是最权威的数据，显示2017年全球范围有152亿美元投资到AI这个领域，这个投资理念疯狂在涨。除了创业公司之外，还有各种各样的BAT公司往里面投。这样的大潮中有一批机构倒闭了，包括一些在做智能音箱、人机对话、自动驾驶的公司，都快不行了，还有一些美国做机器人的公司，倒闭的更多。《硅谷百年史》的作者讲，人工智能就是一个彻头彻尾的泡沫。这些BAT的公司和人工智能没有任何关系，所以陆奇讲人工智能的时候遭到排挤又出来，也是因为现实和理想的差距问题。阿里的卫哲也说，泡沫特别巨大，90%的人工智能公司都是假人工智能公司。有很多风投问我，如何判断假人工智能，我回答要先问这个公司的首席科学家，再问首席科学家的学历是不是人工智能的博士或者博士后，是不是名校就可以了。因为计算机毕业的人，并不能搞人工智能。周志华讲，中国称AI专家的人越来越多了，但是这些人从来没有发表过论文。不管是学计算机、学自动化的、学机械的，都说自己是人工智能的专家了。我们可以通过论文去判断。

我在好几个演讲会上见过几次索菲亚，不能跟她进行对话，只能按照剧本说，它的剧本是人写的。李开复说得好一点，吹牛的AI公司在寒冬都要死，真材实料的会活得很久。什么样的公司是真材实料呢？什么公司能成功呢？什么样的公司能活下来呢？

第一、容错率高，走中间路线的公司。

自动驾驶的容错率很低，因为万分之一的出错率，一年就要死1000万人。特斯拉还有一个失火的视频，人在里面根本出不来。像资AI医疗，也是有各种各样的问题。我有一个朋友也是做机器人，做医疗机器人。手术机器人只要1%的出错率要死多少人？后来他听我的话，改成容错率低的开药机器人，这个比手术机器人容易率低很多。但是后来院长说，不能用，因为1%的出错率也意味着2000人要吃错药。所以过去的定速巡航不需要人工智能，但是在高速遇到的问题是有限的，相对来说比较容易去做。高速也是容错率低的地方，比较危险。今日头条的容错率很高，30%的容错率都可以被接受。我们松鼠AI给学生做一对一知识点扫描，如果你有80%的知识不会，只需要学80%就可以了，不需要100%学。我们推错80%里面的20%是没关系的。一个76分的学生，只需要学四分之一的知识就可以了。一个40分的孩子有一半不会，我们把七八十分的去掉，让他先学四五十分的知识点，这个孩子很容易提二三十分。当人工智能个性化以后，在容错率低的地方可以发挥非常大的价值。我们也发现在这个过程中，其实每个学生的学习速度也是不一样的。有的知识点有的孩子需要7分钟学会我们必须给孩子不同的时间让他去学，他的效率才高。而且没有补差班，培优班，有的学生知识点学得特别快，有的学得慢，所以要时间的量身定制。那么到底是70分钟还是90分钟，容错率没有关系，错个20%也不影响效果，而且比老师的教学效果好多了。所以AI的错误率可以低于人类的错误率。

第二，有限可能性的领域。

经常AI会找到一个无限可能性的领域，你会觉得非常崩溃。比如五子棋不用AI，跳棋也很快，国际象棋的时候，也可以。围棋的时候就必须用AI算法了。Siri快十年了，现在仍然是智障，根本不是人工智能。小冰调戏两句，我问她，你考试考得怎么样？她说，不好。我说，你的心情怎么样？她说，我心情很好。她根本不能联系上文。但是智能音箱就容易很多，它走了中间路线，它是有限可能性的集合。出门问问就那么几件事，看电影、吃饭、找附近的地方。智能音箱就是今天几度，几点钟、闹钟，你能问的就是那么几句话，所以智能音箱可以卖到几千万。所以在有限的可能性里面，人工智能还做得比较靠谱。这里面出一点错，就像演讲一样，中间三五句话讲得不好听，不影响大局。

教育更有趣，经常我们想得比较远，我们想做机器人的时候，好像《天龙八部》的虚竹，脑子里面放个芯片，人的智慧头对头就传输进去了，或者像《黑客帝国》一样，我躺在那，电脑就把数据输入进去了。实际上我们走这么远吗？不是的，我们走中间的集合。还是老师录视频，老师编辑知识点，老师给出规划。就是有人类专家的经验，然后通过算法不断优化经验和策略，给到学生最好的教学情况。但是实际上现在的教学比中间路线还要多很多。今天上课的场景，跟几百年前的教育场景是没有区别的。可能再过个五年时间，一个相对可能出现的场景，一个AI在上面讲。我今天讲得深一点，很多人听不懂，讲浅了，同行的人觉得讲浅了。所以影响实现千人千面的教育。我们松鼠AI做的就是千人千面的教育。对于中小学的知识是有限集，所有的知识点穷举下来就是几十万个。所有的题目，过去20年所有的中考、高考题目总结下来，也就是几十亿，几十亿对老师来说不可能处理，一辈子也没有经历过这么多，但是对于AI来说根本不是事。对于每个学生的画像，中国也就是几亿学生，最多就是几亿用户画像。所以它完全是个有限集。

第三，颠覆现有的成熟商业模式。

你不要完全去造一个全新的商业模式。也许它可能非常成功，但是它的成功率只有千分之一、万分之一。但是颠覆现有的商业模式比较简单。99%的机器人都不是我们想的人的样子，我们做的洗碗机，并不是机器人去洗碗，但洗碗机便宜，也容易商业化。数钱的机器人，ATM就解决了，根本不需要人工智能。搬货的机器人也是的，你做一个仓储机器人的成本非常低。我们看到商汤、Face++做得好，把传统的摄像头做得更智能。我们在全国开了1600多家学校，我们长得还是跟传统一样，但是学生来了不是跟老师学，他是跟着电脑学，电脑系统推送老师的讲解视频和不会的知识点。不会的知识点给20道练习题，有的孩子3道做会就过去了。所以每个人给了个性化的学习路径，我们完全是依附在传统已有的教育和产业业态上，所以我们就有一个好处，当你颠覆的是传统行业，你离钱就非常近，所以收入就不是问题，而效果又很快出来。这是对一个行业立竿见影产生效果，而不是做一个机器狗带着散步，什么时候代替宠物狗根本不知道。

第四，核心技术趋近成熟。

现在很多技术不成熟，比如大脑里面的芯片。技术成熟就是有论文获奖，松鼠AI的论文获奖数在教育里面是最多的，当然还有商汤。另外一个你研究的东西，这些论文不是这里面的论文，因为这里面的论文离工程化几乎是遥不可及，它属于完全的学术论文。我们更多是技术论文，它是能够工程化的。当然人才也很重要，我们原来跟斯坦福研究中心合作了很多年，达芬奇机器人是他们做的，Siri也是他们做的。当一个公司里面有一个足够高级的AI科学家在的话，你的技术会升到更高的境地。我们的斯坦福研究中心，美国国防部所有的军用机器人、间谍机器人都是他们做的，他们的机器人在美国国防部的竞赛中效能很高，因为是真正实用的，所以实用非常重要。

库克说，让手机成为更好的助手，它容错率高，把一个传统的东西做得更高。谷歌也说，人工智能时代让所有的产品更懂得人，这是很重要的，变得更了解人。扎克伯格讲，AI把我们器官的延伸，把我们的听说读感知力更高，所以人工智能未来是一个感知时代。马化腾说，下一个千亿美金超过BAT出现的领域就是AI教育或者AI医疗。马云说，以后可以每周只工作一两天就可以了。在一个泡沫下，本身泡沫也是好事，至少让一个行业加速去爆发性成长，给到足够多的资金，引起足够的消费者的关注和行业关注。但是它的坏处当然是花了一些不必要的钱，但是每一轮泡沫过后，我们发现有真正的金子会留下来。关键是怎样判别这些金子，对于创业者也是这样，因为是拿自己的生命战斗。投资人只是拿别人的钱战斗，所以更要看到自己如何把握自己的方向，在未来15年、20年人工智能的浪潮中，找到自己未来的方向，谢谢大家。