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增哥導(dǎo)讀：本文講了做出正確率80%－90%的mvp（最簡化可實行產(chǎn)品），并建立容錯ux使得用戶和機器共同協(xié)作完成任務(wù)，以及后期獲取數(shù)據(jù)的方法。獲取數(shù)據(jù)重要的是對用戶有用或者有趣。比如一些語音廠商把核心技術(shù)預(yù)裝到手機廠商（用戶）這是有用，比如微軟小冰這是刷爆微信群這是有趣。人工智能創(chuàng)業(yè)公司圍繞著有用和有趣就能獲取更多的數(shù)據(jù)。

思維迷宮，是一張標(biāo)注了創(chuàng)業(yè)公司在特定時期要做的所有重大決定和權(quán)衡的地圖。

正確率80%-90%的MVP

(Minimum Viable Product，最簡化可實行產(chǎn)品)

在機器學(xué)習(xí)界，有一句老話說“機器學(xué)習(xí)對幾乎任何問題都可以給出很好的部分解答。”對于大多數(shù)問題，要建立出一個 80-90% 情況下都正確的模型并不難。在模型建立之后，隨著時間，金錢，腦力和數(shù)據(jù)的不斷投入，獲得回報的速度卻越來越慢。大概來說，要達到 80% 的正確率只需要幾個月，但是為了獲得最后的 20%，你不得不花上好幾年，甚至永遠達不到（這就是為什么你會在 Watson 和自動駕駛的部分演示中看到極端場景的原因，比如一只狗以閃電般的速度突然跳到車前。演示本身并沒有什么意義，但是你要看到的是，他們是如何應(yīng)對 10%-20% 的邊緣情況的）。

在迷宮的這個階段，你可以選擇 1）試圖把正確率提高到近乎 100%，或者 2）打造一個部分正確但是可用的產(chǎn)品。我把這個過程稱為構(gòu)建“容錯的 UX(user experience, 客戶體驗)”。

建立容錯的UX

關(guān)于用戶體驗的容錯性有一些好的例子，比如 iOS 的自動改正，還有 Google 搜索的“did you mean X?”。你也可以說 Google 搜索本身就是一個容錯的客戶體驗：每次搜索顯示 10 條結(jié)果，而不是直接轉(zhuǎn)到第一條連接，這樣一來即使機器出錯了，用戶也可以手動控制。建立容錯的用戶體驗并不代表投降，但它卻是意味著一套不同的產(chǎn)品需求。（比如說如果你希望人機可以一起工作，那么間隔時間（latency）就變得很重要，它甚至可以影響你的技術(shù)框架）。

然而，如果你打算使精確度達到 100%，你又應(yīng)該怎么做呢？算法是不會幫你拿到那剩下的 10-20% 的，你只能通過更多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練你的模型。對于 AI 來說，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，這是因為 1）我們已經(jīng)有了很好的算法和無盡的計算資源，數(shù)據(jù)唯一缺失的一環(huán)，2）數(shù)據(jù)又是最關(guān)鍵的一環(huán)。算法對于研究界來說是共享的資源，而公用數(shù)據(jù)集又難以達到很好的效果，好的數(shù)據(jù)集不是私有的，就是還沒出現(xiàn)。

進一步細分領(lǐng)域

哪怕你已經(jīng)處于一個細分領(lǐng)域中，嘗試進一步地細分。即使的的目標(biāo)是建立 X，有時候先打造一個細分領(lǐng)域下的 MVP，實現(xiàn)部分的 X，可能是最終做出 X 的最好方法。我的建議是，在保證用戶的前提下，盡可能的細分你的產(chǎn)品, 因為將來以總可以擴大你的領(lǐng)域。

如何獲取數(shù)據(jù)

方法大致分為兩類：建立自己的數(shù)據(jù)集或者是眾包。

我們可以對比 Google Maps 和 Waze，Google 雇傭了上千人四處繪制道路，建筑和交通；而 Waze 則想出了一個讓數(shù)百萬人為它這么做的方法。如果你要采取 Google 的方法，你需要的巨大資金量是一般小創(chuàng)業(yè)公司無法承受的。

因此，創(chuàng)業(yè)公司要想獲取數(shù)據(jù)只有兩條途徑，公開數(shù)據(jù)集和眾包。

對于前者，最常見的例子就是從大網(wǎng)站，比如像 Wikipedia 這樣的網(wǎng)站上爬數(shù)據(jù)下來。你可以說這和 Google 搜索利用鏈接作為排名信號是一樣的。許多創(chuàng)業(yè)公司都試圖從 Wikipedia 上挖掘數(shù)據(jù)，但是據(jù)我所知并不成功。

對于創(chuàng)業(yè)公司來說更可行的方法可能是眾包采集數(shù)據(jù)。這就歸結(jié)為如何設(shè)計服務(wù)才能激勵用戶，將數(shù)據(jù)傳回，完善系統(tǒng)。設(shè)計眾包產(chǎn)品自己本身就是一個課題（因此這個迷宮也指向了自己，是一個嵌套迷宮），但是我可以說一個可行的方法，使我們?nèi)ツ晖顿Y的一家叫 Wit.ai 采用的。Wit 的想法是為開發(fā)者提供語音轉(zhuǎn)文字和自然語言處理的服務(wù)。他們的 v1.0 系統(tǒng)正確率并不高，但是他們還提供了 dashboard 和 API 可供開發(fā)者更改錯誤。對于那些使用免費版服務(wù)的開發(fā)者們，他們提供的訓(xùn)練使得整個系統(tǒng)更加完善。隨后他們被 Facebook 收購，已經(jīng)成為這家大公司的一部分，但是他們使用的方法很巧妙并且可以為創(chuàng)業(yè)公司們借鑒。

這只是我對 AI 創(chuàng)業(yè)公司思維迷宮看法的一張草圖，必需提醒大家 1）我也有可能犯錯或者是忽略了一些重要的過程，你可以把這張草圖作為討論依據(jù)，但是不要把它看成信條 2）就像 Balaji 說的，新科技的發(fā)展可以撥開迷霧，改變假設(shè)。尤其是看看那些新的基礎(chǔ)技術(shù)（互聯(lián)網(wǎng)，智能手機，云計算，比特幣等），他們可以在很多行業(yè)開辟新徑，即使我們最初并不覺得他們有關(guān)系。

作者：Chris Dixon；轉(zhuǎn)載自：36氪