YC创始人Sam抛下公司辞职去哪了?

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文/Rex陈正翔

来源:微信公众号Rex陈正翔

跳船

Sam Altman是谁?如果你是创业圈或者投资圈的,那你100%认识他。他就是美国大名鼎鼎的投资孵化器Y Combinator的CEO和联合创始人。

至于YC的战果我就不多废篇幅了,大家自行Google吧。大概也就800亿美金吧。

但是他今年3月宣布从YC辞职。加入OpenAI公司成为新的CEO。(但事实上他很早就参与了OpenAI的组建)

YC做得蒸蒸日上,公司做得好好的,为啥要离开?

很多人其实对OpenAI这个公司也是一知半解,多部分人脑海中的应该是一家“做打游戏的AI,天天叫嚣电竞选手”无所事事的公司。

Elon Musk马老板大家都不陌生,平时大家看到的新闻里他基本上都是带头反对AI的。但是OpenAI的创始人里面居然也有马老板的身影。这究竟是为啥?

带着这么多疑惑,刚好今年我花了蛮多时间在学习人工神经网络。我就分享一下这个恐怖故事。

如果有人从一艘游轮上跳到海里,那他一定看到了一艘火箭。

数据之争

OpenAI这个公司到底是干啥的?他们是搞【强化学习Reinforcement Learning】的。

emmmm,我尽量说人话。

人工智能目前大概有好几个功夫流派。监督学习,无监督学习,半监督学习。

通俗点的理解就是2类,有数据的 和 没数据的。

有数据的这一类比较常见,常用于各种图像识别。

比如需要识别图片中的人,需要先有大量的训练数据,靠人工标记好这张图里是否有人,人在画面里的坐标。当然高级一些的还需要标注好人的一些特征,比如男女,头发,表情这些。全靠人工。

如果你在共享办公室,那你一定见过突然隔壁公司有很多员工,而且每个人电脑画面差不多,然后干1个月全部被辞退的场景。那你隔壁一定有个AI公司。

目前在河南农村有很多这种数据标记村。市场价大概60元1万张。

所以这类AI公司一般也会说自己的优势啊就是数据。数据多么牛逼多么强无敌。事实上数据量和训练次数的边际成本极高。90~95%的准确率训练通常3~5万的数据就可以非常容易训练好。

但97%提高到98%,的数据代价是极其高昂的。而大部分使用场景下也并不差这1%的准确率。

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