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商业化成功案例少,AI的大众化热潮渐退

2017-05-02 14:25
安娜PARKER
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  从去年的几场人机大战人类相继败北后,在国内人工智能成为了热点中的热点,随便什么项目,只要和AI扯上点关系,就可以顿时身价百倍,备受瞩目。

  按照CBInsights统计的数据,在2011年全球人工智能初创企业一共加起来仅有70家,这个数字到了2015年,就已经超过了400家,增长近六倍,当年投入人工智能的风险投资达到5亿8千7百万美元,比上一年翻了一番。而GoogleDeepMindAlphaGo机器人战胜李世石的2016年,仅第一季度就有超过200家AI相关的初创公司融资超过15亿美元。

  不过,只经历了半年多的时间,对于人工智能的冷思考在行业内逐渐占据了主流,对于AI领域的狂热渐渐开始退潮回归理性。这背后,技术处于初级探索阶段,商业转化成功案例有限,专业人才缺乏以及投资资金趋于理性化等因素是AI热退潮的主要因素。

  技术仍在初期阶段

  现在看来,人工智能好像又陷入了早前的循环——从出现一点新突破,带动人们的期望高涨,继而被现实泼把凉水,然后回到冷静期。五十年代出现第一款感知神经网络软件时,人们就大胆预测“再过十年机器人会超越人类”,然而这些理论和模型只能解决一些简单问题,人工智能陷入第一个冬天;到了八十年代,Hopfield神经网络和BT训练算法提出,语音识别技术带来的第二次浪潮也没有持续多久;2006年Hinton提出深度学习技术后,十多年才迎来这一轮人机大战的胜利。

  虽然和1956年刚提出人工智能概念时,人类在这个领域已经取得了长足的发展,但是从专业上来说,人工智能现在仍然处于初级探索阶段,仍需要在基础理论上进行突破。之前在媒体报道中,微软亚洲研究院副院长芮勇就认为,公众缺乏对人工智能的正确理解,以AlphaGo为代表的深度学习机器的胜利,并不能代表AI对人类的胜利。不能把AlphaGo在围棋上的胜利过度解读成“人工智能已经战胜人类”。

  硅谷的专家也认为,“当前最好的区域是机器学习而不是‘真实的AI’。机器学习需要数据和训练,AI在其基础上以一定的方式行动。至于真正的AI,相信还有几年。”可见距离真正的人工智能商业化运用还需要发展时间。

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