如果你是個聰明的投資人，而且手上也有足夠多的資金，那么想必已經在人工智能領域里做過幾筆投資交易了。

可是，投資人工智能行業并不輕松，在這個市場里，規模達到 5000 萬美元的投資都不算是什么大交易，因此，如果你想要有所成就，那么可能需要砸下更多資金——比如，利用算法進行量化交易的 Sentient 公司在人工智能平臺上投入了 1.44 億美元，人工智能公司 Vicarious Systems 為了開發算法投入了 6700 萬美元。

怎么說呢，如果你是一家開發智能機器人的初創公司，那么很可能會享受到最頂級的投資服務。

不過問題來了，為什么現在人工智能忽然火了起來呢？又是什么讓人工智能和機器學習忽然變成了投資人們熱議的話題？

答案其實很簡單，人工智能技術很可能會改變整個行業的游戲規則。

在某種程度上，人工智能和機器學習技術被很多人看做是一種過程優化，但實際上，它們卻能產生非常極端的效果。當機器和人工智能學習的越多，它們就會變得更智慧，最終也越可能顛覆我們人類所熟知的世界經濟。

不過，人工智能技術最先顛覆的可能會是軟件開發行業經濟。

舉個例子，對于一支擁有 6-10 名軟件開發人員的團隊而言，過去某個軟件開發項目可能需要花上一年時間才能完成，而現在人工智能的支持下，可能會被壓縮到只需數月時間就能搞定。

而這種縮短開發時間的功能，只是人工智能技術顛覆軟件開發經濟的一個開始。人類本身其實很容易接受新事物，也很容易被“優化”，而對機器來說，所有創新不過是它們繼續向前發展的一個開始。

好了，說到這里，你可能會產生一定的懷疑態度，這很正常。但是如果我們回顧下歷史，看看第一次工業革命對人類社會所造成的影響，就會發現機器給整個世界帶來的創新是多么驚人！而且要知道，那時候可沒有人工智能技術，機器也不是那么“聰明”。但現在，機器其實已經變得足夠聰明了，它們甚至能讓整支軟件開發團隊“回家種地”，自己獨立完成某個開發項目。

讓我們拿華爾街為例，股票交易所可以看做是金融行業里的一個縮影。為了獲取海量財務數據，湯森路透和彭博社這些公司在數據庫維護上花了不少錢，對于像評估、微軟、以及亞馬遜這樣的大公司，需要不斷收集他們的信息，追蹤股票價格，出新聞之后還得第一時間準備報道。

而現在，機器學習完全能夠自動執行這些處理。按照業務識別模型和公開交易的數據，這些數據庫可以在人工智能分析下運行，并不需要人工參與。事實上，只要是重復的、基于過程的、并且涉及到海量數據的工作，都能依靠機器學習技術來處理，也是這項技術主要解決的目標問題。

好了，就讓我們承認吧——這些問題都是開發人員一直渴望解決的。畢竟，就算是最優秀的程序員也是人，是人就會有惰性，他們想要一次解決一個問題，而不是像機器那樣，“渴望”盡可能地多地解決問題。

通過設計，機器可以高效率工作，識別類型和解決問題是它們與生俱來的使命。只要能給機器足夠的時間和耐心，一旦它們達到某種成熟度，我們就能看到在某些特定行業領域里系統可以做到接近與人類智力的水平。

到了那個時候，公司老板不傻，他們就不會花更多錢去招募軟件開發團隊。所以發現沒有，投資人看到的就是這樣一個明天，這也是他們為什么現在要在機器學習技術上砸錢的原因。沒錯，投資人看到的是明天，而不是今天，他們需要人類無法提供的投資回報率。

當然，人工智能并不是一條容易走的道路。

智能機器就像是只有左腦的人，因此在處理某些問題時，可能會比較模糊混亂。因此，找到一種能夠解決右腦問題的方法，實現邏輯跳躍和創造力，才是人工智能初創公司的機遇所在。

我們什么時候能夠做到這一點呢？事實上，我們已經解鎖了很多人類自身的秘密，但是對于大腦如何工作依然無法完全了解，因此給機器再造一個人類大腦其實并不容易。我們可能會經歷大量失敗，但還是要去做大量努力，嘗試解決那些看似無法解決的問題。在人工智能領域里，我們相信那些開發工具套件、改善人工智能易用性和可用性的初創公司將會成為第一批贏家。而在某一特定領域里幫助全世界數據科學專家解決獨立問題的人工智能初創公司，也將會成為該行業內第一批能夠產生經濟價值的贏家。

當然，現在所有的一切都只是開始。機器學習模型之間的數據交換，將會進一步加速人工智能可用性，也會降低行業成本。當所有這些都匯聚在一起，人工智能才有可能獲得成功，徹底顛覆人類經濟。聰明的投資人預見到了未來，他們也愿意為失敗買單，因為他們看到了人工智能具備為整個人類帶來變革的潛力。

此外，簡化和壓縮數據科學，也將會成為機器學習技術最先獲得經濟回報的行業領域，不過這意味著未來數據研發團隊的人數會變得越來越少，相關項目的規模也會逐漸濃縮。這種情況也引起了不少業內人士的擔心，認為機器人會對人類構成威脅，也害怕機器人會搶走人類工作“飯碗”。

不過，就讓我們勇敢地去面對未來吧！畢竟，當一個不知疲倦、專注于工作的“機器天才”幫助人類解決問題，幫助人類從繁重的工作中解脫出來，不正是我們渴望實現的終極目標嗎？

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