DeepMind新动向所带来的AI创业启示(2)
取得效果后DeepMind认为，它的这个神经网络不只可以用于数据中心，而还有一定的通用性，所以准备把它展开到发电厂、半导体制造等。
案例2：看病去
DeepMind的另一个尝试是用神经网络看病，并且专门给项目起了个名叫DeepMind Health。
医疗现实是这样：每11个成年人里就有1个会得糖尿病，而糖尿病会让患者失明的概率提高25倍，如果失明的症状能在早期发现，那么有98%的可能性来治愈这疾病。但很可惜的是传统的分析方法非常复杂，非常有经验的眼科专家也要花很多时间才能做出诊断，所以很难及时的对所有病人进行精确诊断。
DeepMind解决问题的思路还是通过导入神经网络。他们同一家叫Moorfields的机构合作，拿到了近百万的原始数据。我们可以想象这些数据有两个显然的好处：一个是这些数据是原始的医疗数据，清晰度足够；一个是这些数据实际上是标记过的。DeepMind会用这些数据训练它们的神经网络，然后诊断的问题就变成了从图片中提取特征的问题，而如我们所知深度学习在图像识别上其错误率是比人低的，并且会越来越准。
这个项目还没有取得实际效果，但从Imagenet上不断提高识别率上来推断，这会导致诊断的精度和速度有根本性提升。
A.I.创业上的启示
跳出来看的话，我们可以发现DeepMind的两个尝试具有这样的特征：
1.垂直的领域，但机器学习可以促成质的飞跃。
2.垂直领域牵涉的商业价值足够大。
3.能够比较容易的获取有效数据。
我们有理由相信这会是未来人工智能落地的普遍模式。现在的人工智能具有通用性，但远不是通用智能，并不能够什么都干。这样一来从投入产出比的角度看，它就只有落地在那些显然能产出较大回报点上，这样才能真的获得应用。一个点获得应用后，那再展开到类似的领域，比如DeepMind从数据中心展开到发电厂，这样就可以形成“技术进步-投资-回报”上的正反馈。这很像新一代的单点突破，横向展开，所不同的是同一时间可以做的点实际上也还受制于是否能获得数据。
反过来讲这也意味着号称能做通用智能的基本上是骗子和疯子。声智科技（一家提供声学、语音方案的创业公司）的CEO陈孝良对此有非常清醒的认识，他的一个核心观点正是：智能不是越通用越好，数据也不是越多越好，认知技术能力边界非常关键。(责任编辑：方向)
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