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日期: 2018-09-28 | 來源: 紐時 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
每項技術都會經歷壹個發現期和壹個實施期。在發現期，關鍵工作在研究實驗室裡，科學家在那裡取得突破，推動該領域向前發展。在實施期，這項技術達到了有實際用途的程度，開始從實驗室湧向世界。
在過去的拾年裡，我親眼目睹了人工智能領域從壹個階段向另壹個階段的過渡。20世紀80、90年代是人工智能的發現期，我通過在卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)和蘋果公司(Apple)從事語音識別研究，參與了這個時期。再後來，我作為谷歌中國負責人以及中國移動互聯網的早期投資者，參與了這項技術的實施階段。
從發現到實施的轉變，標志著人工智能研發重心從美國轉向中國的重大轉型。發現期大量依賴從美國出來的創新，美國擅長有遠見的研究和探索性的項目。美國無拘無束的學術環境、無與倫比的研究型大學系統，以及傳統上對移民（我就是其中之壹）的開放態度，使其在幾拾年裡壹直是人工智能領域重大構想的孵化器。
然而，人工智能的實施取決於另壹組優勢，其中許多正在中國顯現出來：豐富的數據、競爭極度激烈的商業環境，以及壹個以人工智能理念來積極改造公共基礎設施的政府。中國還擅長將壹個抽象的科研突破轉化為成千上萬有用的、商業上可行的產品。這個過程的困難程度，是大多數科研人員沒有認識到的，這個過程也讓許多中國技術公司得到比它們曾被指“抄襲”的美國同行高得多的估值。
有遠見的研究對人工智能始終是重要的，這意味著中國仍有很多東西要向美國學習。但是，隨著實施日益成為最為重要的方向，美國現在也有很多東西要向中國學習。
西方的分析人士經常承認中國在人工智能方面有優勢的領域，但他們對中國在每個優勢領域的實力本質往往有誤解。就中國豐富的數據而言，分析人士經常指出中國人口的龐大規模（中國人擁有11億部移動互聯網設備），並聲稱不嚴格的隱私法律讓用戶數據的使用不加管制。但中國的核心數據優勢不僅在於廣度（用戶數量）和獲取（用戶貢獻的數據量），還在於每個用戶的數據的深度，即使用對人工智能算法有意義的數字形式捕獲中國人的真實世界活動。
例如，中國消費者經常使用微信這樣的應用程序來做現實生活中的事情，范圍之廣令人難以置信：買日用品、預約醫生、交水電費、申請小額貸款等等。中國人對自行車共享和網約車應用軟件的需求占全球需求的68%。應用程序的這種廣泛使用在壹定程度上反映了壹種“跨越效應”：中國人從未真正養成使用信用卡的習慣，於是他們直接跨越到移動支付；中國的醫院從來沒有廣泛使用傳統的病人預約系統，於是它們直接跨越到智能手機應用程序；諸如此類。
從這些巨大的數據流中顯現出來的是每個中國用戶的壹個多維圖像，這讓人工智能公司能夠更好地為他們定制服務。硅谷的公司也在開發類似的產品，但他們掌握的數據大多局限於在線活動：谷歌上的搜索、YouTube上視頻點擊數量、亞馬遜上的購物和Facebook上的點贊。
就人工智能的競爭性商業生態系統而言，中國的優勢經常被西方分析人士錯誤地進行描述，他們認為中國的科技主要建立在知識產權竊取上。這種誤解反映了對壹種完全合法的復制形式——模仿成功的商業模式，然後加以調整——的文化態度差異。
在硅谷，模仿其他公司的商業模式或其他企業的特征是相當可恥的事。這樣做有悖於史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)等創新者提倡的“卓逸不群”的信念。其結果是，先驅者往往在很長壹段時間內不受挑戰，即使他們不充分探索或利用他們的技術的所有可能性，人們也允許他們統治他們所在的行業。
相比之下，中國創業者對於模仿成功的企業沒有什麼顧慮。壹旦壹個概念被證明具有吸引力，數拾家甚至數百家其他公司就會湧入這個行業，展開壹場激烈的生存戰。其結果類似於演化中的自然選擇：所有的公司都在同壹個基礎上開始，但它們通過改變產品或商業模式來獲得優勢。那些拿出了運轉良好的改進產品的公司得以生存和發展，而那些適應得慢的企業則會滅亡。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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