春寒料峭還是春暖花開？人工智能立夏將至，看好語音識別和無人駕駛。站在2017年春曉、美帝上任之際，是春寒料峭，還是春暖花開？科技發展是否達到了瓶頸？TMT板塊又將何去何從？一系列的問題都讓投資者裹足不前。我們認為TMT板塊是美股的中流砥柱，也是唯一一個沒有周期的板塊。過去20年，像微軟、惠普、IBM、甲骨文、思科等大型科技企業，透過不斷的自我突破和重塑，在長江后浪推前浪的市場里得以留下來。最近10年，我們有谷歌、亞馬遜、FB等公司，以獨特的商業模式和技術突圍而出。而未來10年，現在的獨角獸也將雄霸天下。我們認為科技的創新才是不斷推動公司業績的引擎。我們繼續看好基本面良好、技術含量高的TMT企業，如谷歌、亞馬遜、英偉達、AMD和Mobileye等。人工智能立夏將至，漸漸滲透到我們生活上的各種細節。在金融、醫療、廣告、安防、教育、能源等方面具有顛覆性的潛力。我們看好語音識別在生活上跟互聯網生態圈的無縫銜接。而自動駕駛對于交通運輸和汽車制造業的革新，更具有無法估量的經濟價值。
2017年人工智能5大趨勢預測：強化學習蓄勢待發，過度炒作揠苗助長。MIT Technology Review最近發布了2017年人工智能的五大趨勢預測，包括了兩種介乎監督學習和無監督學習的算法：1、正向強化學習 (Positive reinforcement)和2、對抗性神經網絡 (Dueling neural networks)。AlphaGo可說是深度強化學習技術的一個里程碑。強化學習的靈感則來自于動物學習，而計算機可通過試錯法(trial and error)來學會某些特定行為所導致的正面或負面結果，從而解決問題。生成式對抗神經網絡(GAN)是由兩個神經網絡組成：一個網絡從訓練數據中學習后生成新數據，另一個網絡則試圖區分真實和虛假數據。這可以為計算機提供一種從未標記數據中學習的有效方法。我們認為GAN很有可能會在無監督學習還沒能普及之前讓計算機變得更加智能的關鍵所在。第三個趨勢是語言學習。我們認為語音識別和語音接口，在技術和應用場景方面已經算是AI里面較為成熟的，像谷歌Home、亞馬遜Echo、蘋果Siri等系統。計算機通過語言與我們交流和互動，理解語言的上下文含義，將使AI系統獲得全方位的實用性提升，這也是AI步入夏天的第一步。第四個趨勢帶我們回到國內。2017年將可能是中國開始成為人工智能主要參與者的一年。我們看到BAT在AI的布局，加上國內投資者對于AI創業公司的投資熱情高漲。政府方面也在積極推動政策扶持，預計在2018年前投資約150億美元。但我們也發現關于AI的夸張報道鋪天蓋地，而AI的炒作也達到了令業界人士不安的程度。我們認為這樣對AI可能會造成揠苗助長的負面效果，繼而導致創業公司因估值過高而步向失敗及遇到投資枯竭的情況。第五個趨勢就是，面對炒作我們應該深呼吸一口，冷靜的看待AI行業的下一步發展。
AI終極目標為模仿大腦操作，但三大難題仍需解決。人工智能的最終目標是模仿人類大腦的思考和操作。現在較成熟的監督學習卻不是走這個模式，而無監督學習才是人類大腦最自然的學習方式。我們認為在過去的5-10年，人工智能得以商業化和普及，主要鑒于：1）硬件價格加速下降，計算能力快速增加；2）云計算的普及，以及3）GPU的使用讓多維計算能力提升。機器學習目前仍存在三大難題：1、需要依靠大量數據去學習；2、局限學習領域；3、數據表達方式的優化。2017年會是AI最好的時代，還是最壞的時代？不經一番寒徹骨，焉得梅花撲鼻香。
