实现人工智能创业成功需要思考的9个关键问题

　　如今，科技公司的人工智能解决方案面临着一个很大的瓶颈，那就是这些解决方案没办法像商品一样，以可控的成本，进行大量的创造和复制。卡耐基梅隆大学机器学习和医疗中心主任邢波认为，想要实现靠谱的、有用的人工智能，必须要跨越手工作坊式的制作，而采用标准化的工业量产模式。就好比造车，先把零件弄好，然后产生一个供应链，最后进行组装。邢波在“混沌大学”的课堂上，介绍了成熟的AI架构者要学会思考的9个关键问题。

　　第一，要建立一个完整的，并且在工程上可信的解决方案，而不是一个玩具或者展示原型；而且，这个体系应该是一个插件式的平台，就像你做一条汽车生产线一样，产品升级，更换零件或者更换局部就可以，而不用拆掉整个产品线重来。

　　第二，要有可复制性，别人也可以用，而且也可以做出来。

　　第三，在经济上要有可行性。

　　第四，要能适用于各种用户的特殊状况。举个例子，比如波音公司生产飞机，不需要为每个客户造一架不同的飞机，只要提供基本的飞机引擎、机身、操作软件等就可以了。换句话说，用户的个性需求和生产商提供的解决方案，两边应该在中间相遇，而不是在某一端相遇，这是现在人工智能比较稀缺的设计思路。

　　第五，结果必须是可以重现的。

　　第六，要理解解决方案是如何建构起来的。

　　第七，要有可解释性，尤其是出现意外结果时知道是哪儿出了问题。

　　第八，要能交流结果，让大家也能重现你宣称的结果。

　　第九，清楚什么能够做到，什么不行。邢波举例说：“我可以告诉你，我在5年之内不准备坐自动驾驶车，或者我强烈要求自动驾驶车有方向盘，我自己得握着。为什么呢？因为作为一个研发者，我很清楚，现在很多算法（包括深度学习算法）里的因果性，还没有搞清楚。”

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，随着新科技的发展，人工智能领域的创业方兴未艾。鉴于过往的经验可以预测到，在真正的成功者出现之前，“炮灰”现象依然不可避免。虽然，大多数的入局者都希望能够创业成功，但在具体实践过程中由于资金、人员等诸多问题的出现可能使创业偏离航向而导致丧失初心。因此，一些基本的信条应该长存于创业全过程之中，既是警醒与鞭策，更是激励与指引。纵观上述9条，归纳起来其实就是“找靠谱的人做靠谱的事”。结合网络热传的“军工六性”，即稳定性、适应性、安全性、保障性、维修性和测试性，如果能够以系统性的观点看待AI创业，同时以“军工六性”的标准打造创业产品，那么创业成功的机率将大大增加。

　　金盛网聚（北京）科技有限公司成立于2012年，是一家数据处理与信息咨询服务商，公司拥有自主核心技术与服务咨询的团队， 公司“WJFbaric-互联网大数据信息监测SaaS平台”目前注册使用客户将近上万个，为企业、政府、学术机构、成功人士等提供在线信息收集、展示、阅读、存储的免费平台，公司远景致力于通过数据+计算形成可视化的人工智能决策平台。