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海外行业报告 | 行业专题研究 2017 MIT 人工智能5 大趋势预测 证券研究报告 2017 年01 月25 日 作者 寒梅傲香春寒料峭，人工智能立夏将至 何翩翩 分析师 SAC 执业证书编号：S1110516080002 春寒料峭还是春暖花开？人工智能立夏将至，看好语音识别和无人驾驶 hepianpian@ 雷俊成 联系人 站在2017 年春晓、美帝上任之际，是春寒料峭，还是春暖花开？科技发展 leijuncheng@ 是否达到了瓶颈？TMT 板块又将何去何从？一系列的问题都让投资者裹足 马赫 联系人 不前。我们认为TMT 板块是美股的中流砥柱，也是唯一一个没有周期的板 mahe@ 块。过去20 年，像微软、惠普、IBM、甲骨文、思科等大型科技企业，透 过不断的自我突破和重塑，在长江后浪推前浪的市场里得以留下来。最近 相关报告 10 年，我们有谷歌、亚马逊、FB 等公司，以独特的商业模式和技术突围而 《谷歌人工智能深度解剖》1 月5 日 出。而未来10 年，现在的独角兽也将雄霸天下。我们认为科技的创新才是 不断推动公司业绩的引擎。我们继续看好基本面良好、技术含量高的TMT 企业，如谷歌、亚马逊、英伟达、AMD 和Mobileye 等。 人工智能立夏将至，渐渐渗透到我们生活上的各种细节。在金融、医疗、 广告、安防、教育、能源等方面具有颠覆性的潜力。我们看好语音识别在 生活上跟互联网生态圈的无缝衔接。而自动驾驶对于交通运输和汽车制造 业的革新，更具有无法估量的经济价值。 2017 年人工智能5 大趋势预测：强化学习蓄势待发，过度炒作揠苗助长 MIT Technology Review 最近发布了2017 年人工智能的五大趋势预测，包 括了两种介乎监督学习和无监督学习的算法：1、正向强化学习 (Positive reinforcement)和2 、对抗性神经网络 (Dueling neural networks) 。AlphaGo 可说是深度强化学习技术的一个里程碑。强化学习的灵感则来自于动物学 习，而计算机可通过试错法(trial and error)来学会某些特定行为所导致的正 面或负面结果，从而解决问题。生成式对抗神经网络(GAN)是由两个神经网 络组成：一个网络从训练数据中学习后生成新数据，另一个网络则试图区 分真实和虚假数据。这可以为计算机提供一种从未标记数据中学习的有效 方法。我们认为GAN 很有可能会在无监督学习还没能普及之前让计算机变 得更加智能的关键所在。 第三个趋势是语言学习。我们认为语音识别和语音接口，在技术和应用场 景方面已经算是 AI 里面较为成熟的，像谷歌Home、亚马逊 Echo、苹果 Siri 等系统。计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义， 将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI 步入夏天的第一步。 第四个趋势带我们回到国内。2017 年将可能是中国开始成为人工智能主要 参与者的一年。我们看到 BAT 在AI 的布局，加上国内投资者对于AI 创业 公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前 投资约 150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，而AI 的 炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗 助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败及遇到投资枯 竭的情况。第五个趋势就是，面对炒作我们应该深呼吸一口，冷静的看待 AI 行业的下一步发展。 AI 终极目标为模仿大脑操作，但三大难题仍