线性资本王淮：明年人工智能泡沫将达到顶点，羊毛要出在羊身上

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以下是王淮演讲实录

王淮：谢谢大家，我从投资人的角度谈谈我们投一些AI项目之后的感受，有一些经验，还有一些是属于教训，不该做的。

以投资人的身份在跟大家分享之前，我想加一句其实我原来做技术的，除了刚才提到的做过很多前端后端的事情之外，我最后两年做的都是跟现在称之为人工智能，那个时候不敢叫人工智能，因为那个年代叫人工智能大家一定觉得你在忽悠，我们那时候叫数据挖掘，最多叫机器学习，人工智能这个词应该是过去两年才真正的没有变成老鼠过街人人喊打的状态，以前大家是不怎么敢提的。像我们以前读书的时候，我们翻到人工智能那章的时候老师说这个东西不重要，过吧，都是属于这种状态。在工业圈的时候，以前手下有三个KGD，这种你就用数据模型之类来干活就行了，千万不要提NOP，这种乱七八糟的各种模型，还是用很多传统统计的学习方式。

我最后在负责的是大数据反欺诈，我不知道有多少人创业的，都是学生是吧？在杭州我们投过一家公司做的非常不错，做大数据反欺诈的，同盾，那家公司的创始人原来是阿里巴巴负责风控的工程总监，我以前干的事跟他干的基本一模一样，我们也是他天使+轮的投资人。进入分享经验和教训之前，可能先讲讲人工智能整个流程当中的一些必要步骤，这可能会对于我待会分享的时候会有比较清晰的结构。

简单的分成这三大块，第一块还是数据源，第二块是当中算法的处理，所谓的人工智能处理的方法，第三块就是它的应用，最后处理完东西要发生作用才行的。

数据这块典型的三个大的特征我们所认为的，一个规模要大，小孩子你只要给他一个苹果的照片，再让它看苹果问题不大，但是机器不行。结构化数据，尤其在深度学习出现之前的可能更多的是像做反欺诈的时候，很多都是1是1，2是2，都是结构化的数据。第三是标注好，什么是好人什么是坏人，他是什么特征，这个都要标注好，深度学习理论就是机器识图，这是过去两三年产生成熟的技术。人的人脸在哪里，苹果在哪里，你要标注好。

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