創(chuàng)投筆記

# 如何判斷行業(yè)是否存在泡沫 #

馬克·安德森

a16z 創(chuàng)始人

當(dāng)挑所有關(guān)于“泡沫”的討論，常常也會(huì)摻雜了很多類(lèi)似的情緒，而不只是理分析。我的建議永遠(yuǎn)只有一個(gè)：把討論拉回到基本的事實(shí)層面。

我自己會(huì)看兩件事：

一，這項(xiàng)技術(shù)到底行不行？是不是能真的做到它承諾的那些事？

二，有沒(méi)有真實(shí)的客戶(hù)愿意為它掏錢(qián)？

華東師范大學(xué)以大夏大學(xué)光華大學(xué)、圣約翰大學(xué)等校為主要基礎(chǔ)，同時(shí)調(diào)入復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、浙江大學(xué)、滬江大學(xué)、大同大學(xué)等校部分系科，發(fā)展而來(lái)。

人工智能學(xué)習(xí)的核心建立在扎實(shí)的數(shù)學(xué)與理論基礎(chǔ)之上。數(shù)學(xué)工具如線代數(shù)（矩陣運(yùn)算、向量空間）、概率統(tǒng)計(jì)（貝葉斯定理、分布模型）、微積分（梯度下降優(yōu)化）以及離散數(shù)學(xué)（邏輯與圖論），為算法設(shè)計(jì)提供了底層邏輯。在此基礎(chǔ)上，人工智能的核心概念包括機(jī)器學(xué)習(xí)（監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN/RNN/GAN等架構(gòu)）、自然語(yǔ)言處理（NLP）與計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV），這些方向通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別與智能決策。例如，鋼絞線監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)模型，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過(guò)試錯(cuò)機(jī)制優(yōu)化智能體策略。

只要這兩點(diǎn)同時(shí)成立——技術(shù)是真的有用，客戶(hù)是真的在買(mǎi)單——那就很難說(shuō)這是一個(gè)純粹靠情緒堆起來(lái)的泡沫。在這種情況下，只要這兩個(gè)“地基”還在，事情大方向上通常就不會(huì)走偏。

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