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追问人工智能:“科网泡沫”VS“投入太少”

2017-07-06 09:44
水墨黯月
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【编者按】随着AlphaGo战胜柯洁而大火的,还有人工智能。7月5日,百度召开AI开发者大会,首次公布完整人工智能生态开放战略;一周前刚刚闭幕的夏季达沃斯论坛,人工智能更成为本次“在第四次工业革命中实现包容性增长”论题中的重中之重。然而,随着人工智能走高的,还有A股市场上科技板块的一路走强,以及与长投资回报期不那么搭调的从业人员百万年薪。于是,有声音质疑:人工智能,究竟是风口,还是泡沫?

正方

燥热的AI,需要被正视的“泡沫化”

轻松击败围棋世界排名第一的柯洁后,AIphaGo将一个已诞生了60多年的人工智能推上了社会热词排行榜,市场人士更是将2017年形容为人工智能推广和爆发的元年。

最为典型的就是,被业界称为国内人工智能黄埔军校的百度,27个前员工成立的22家AI公司,最近累计拿到了超过20亿融资,凸显出人工智能正在成为风投界新风口。这使得继互联网金融、共享单车、共享租房等后,各类形形色色的人开始搭乘这辆有很大可能成为一个风口的人工智能班车,市场言必人工智能变得妇孺皆知,这不免令人担忧人工智能是否太过满溢,存在泡沫化风险。

这种担忧不无道理,当前确有警示风险的必要,但前提是要正视泡沫这个问题。在新技术领域,泡沫是新技术由基础实验向商用转化过程中必然出现现象,其一定程度上代表知识和技术的传播速度和普及深度,每次工业革命和科技革命,都伴随着新技术变革的泡沫风险,如2000年左右的IT泡沫,尽管带来的风险有目共睹,但泡沫之后,IT变革在各领域获得了革命性突破,极大改善了经济社会的组织形式,并显著提高了经济社会的生产可能性边界。

这场正在兴起的人工智能热浪,在数字技术获得极大突破的情况下,尽管出现的泡沫现象可能比任何时候都壮观,但这更有利于人工智能的推广。毕竟,新科技进步带来的泡沫是经济周期上行期的产物,伴随而来的是一轮资本设备周期,对这类泡沫我们不应太过紧张、甚至矮化。

当然,上面是就宏观和行业趋势而言,具体到个案和实际市场运作,面对这种言必人工智能的环境,增强识辨力,将有助于降低自身在这场人工智能设备投资期中的踩雷概率,提高自身投资捕获未来优质公司的胜算率。因为,伴随人工智能热浪,很多人会借此名号浑水摸鱼,也容易给一些投资者带来损失,比如,很多机构标榜的“智能投顾”。

其实,到目前为止,这一领域最先进的系统主要还是辅助计算问题,尚谈不上真正意义上的“智能投顾”,因为标准化交易的市场,不单是数据计算,更多的是情绪交易,撇开情绪在交易中的作用,单纯谈计算能力,是不真实的世界。因此,遇到“智能投顾”系统,我们还是要多斟酌。

同时,现在社会上许多人将大数据、超强计算能力和深度学习等包装为人工智能,其实也是一种误区。人工智能主要是一种有关认知科学、哲学、仿生学、神经网络等的概念,大数据、超强计算能力、机器学习或深度学习等是人工智能的技能和特征之一,大数据、计算能力等不必然带来人工智能。过度强调大数据、云计算和机器学习等,很容易将生产服务的自动化与人工智能相互混淆。

仿生学、脑科学等研究发现,人类的意识和行为是联系分布式的,非单纯的逻辑推理、归纳演绎,属于知识学习的一种方法,而非人的意识形成方式。大数据、云计算等就如同是读万卷书,及其阅读过程中对存量知识的吸收方法,但是纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,大数据更多是代表一种过去经验的积累,云计算则是一种吸收过去经验的能力。但是,人不可能两次趟进同一条河,单纯基于历史数据来分析现在和未来的行为,展示的只是概率,而非确定性,用大数据来认知过去,云计算等预判未来,本身就是程序化的概率冒险。

真正的人工智能,不仅需要读万卷书,还需要行万里路。通过营造真实交易场景,AIphaGo通过构筑策略网络神经系统和价值评价网络神经系统,使系统仿生性地具有了独立学习和思考能力,并通过系统本身营造对弈场景,提高自身思考和学习能力,这实际上已超出单纯大数据、云计算的边界。显然,这是国内各种盛传的人工智能难以比拟的。

正如长短时记忆深度学习施米德·胡贝教授所言,人工智能将重构几乎所有行业。在人工智能开始大面积商业应用下,市场出现泡沫是正常的,这有助于人工智能在经济社会的推广,但对个体来说,投资切忌只顾热点,在冒险的同时,更应该提高对投资领域的认知和识辨能力。

□翟秀艳(资深财经媒体人)

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