Компании уже давно полагаются на модные словечки, чтобы описать себя в процессе привлечения венчурных инвесторов и бизнес-ангелов. Однако существует значительный отток модных словечек, которые помогают вам получить финансирование. Переместите Curated, Uber of X, привет Глубокое обучение, Обучение с подкреплением. Нейронные сети внезапно стали названием, которое вы небрежно произносите на вечеринке, чтобы выглядеть важным и накормить заинтересованных инвесторов. Так что, когда случился RocketAI, я ничуть не удивился.
Инвесторы, не имеющие ни малейшего представления о нейронных сетях, были «поражены» и «потрясены» новой системой «временно повторяющегося оптимального обучения» (TROL(L)). что было введено. (Честно говоря, мы с друзьями играли со многими другими названиями, включая «рекуррентные, однонаправленные, фокусные, локальные автоматически кодируемые и оптимизированные памяти» (ROFLMAO) нейронные сети!)
Даже до розыгрыша RocketAI я всегда чувствовал, как мой счетчик дерьма зашкаливает, когда кто-то из стартапа использовал Deep Lean, Machine Learning, AI и Neural Networks на одном дыхании. В ноябре (в Торонто) я присутствовал на выступлении генерального директора стартапа, который пытается автоматизировать бухгалтерский учет. Их финансировал один из «Большой четверки», и они ужасно гордились тем, что использовали все вышеперечисленные модные словечки, чтобы изменить мир. В конце презентации он спросил, не хочет ли кто-нибудь из присутствующих задать какие-либо вопросы, и я почти сразу же набросился на него. Я спросил его о фактическом использовании глубокого обучения в бухгалтерском учете, действительно ли для этого требуется решение нейронной сети и сколько людей работает над продуктом.
Я не ожидал четкого и лаконичного ответа, но то, что он сказал, пролило свет на сценарий финансирования. Он сказал, что в компании есть только один человек, который занимается частью ML/DL. Он добавил, что не занимался этой частью, так как это не его область. Удивительно, учитывая, что источником их конкурентного преимущества являются технологии, в которые они почти не вкладывались.
На днях я обедал с группой друзей, которые были завалены звонками с венчурными капиталистами (http://attentive.ai/), и он вскользь упомянул один из своих опытов с венчурными капиталистами. Сколько слоев у вашей нейронной сети? — спросил венчурный капиталист. В то время как другие мои друзья небрежно посмеивались над наглостью венчурного капитала, после тролля RocketAI я обнаружил, что это задело за живое. В эти времена убывающей отдачи и выхода становится все более важным финансировать правильные.
Важно рассмотреть с точки зрения венчурного капитала, а также руководителей, действительно ли такие вопросы полезны. Очевидно, что для венчурных капиталистов важно определить, кто управляет шоу, кто технический парень, а кто бизнес. Ответы также помогают венчурным капиталистам понять, действительно ли компания делает то, за что заявляет, действительно ли она использует технологии или просто использует модные словечки для финансирования.
Но сулит ли это основателям что-то хорошее? Это помогает настоящим претендентам продемонстрировать свои новые технологии, в то время как претенденты остаются в дураках. Тем не менее, венчурные капиталисты также известны тем, что щедро делятся идеями. Должны ли основатели действительно говорить о своих технологиях в такой обстановке?
С другой стороны, это также дает им возможность определить, подходит ли им этот инвестор. Хотя меньшинство стартапов может интерпретировать это как вмешательство, большинство из них ценят тот факт, что инвесторы проявляют неподдельный интерес, а также прилагают усилия, чтобы идти в ногу с развивающимися технологиями.
Во всяком случае, миру нужны деньги, чтобы вкладывать их в правильные стартапы, которые действительно решают проблемы, а не те, которые привлекают капитал с помощью модных словечек. Задавать правильные вопросы начинающим людям относительно их технических компетенций — это . Я бы предпочел, чтобы VC спрашивал меня: «Сколько скрытых слоев вы используете и почему вы вообще используете DL? Почему это нельзя решить с помощью обычных алгоритмов машинного обучения?» чем тот, кто заботится только о сумме, которую я собираюсь собрать, не оценивая и не понимая необходимости в ней.
В целом, инвесторы должны быть более усердными, потому что это улучшает систему для обоих концов спектра. Основатели получают более ответственного и добросовестного инвестора, а у инвесторов есть хороший классификатор для отсеивания претендентов на трон.
