最近，人工智能鉚足了勁兒，頻刷“存在感”：
中國棋手柯潔大戰ＡｌｐｈａＧｏ的硝煙還沒(méi)散盡，學(xué)霸君公司的智能教育機器人Ａｉｄａｍ就與多位往屆高考狀元ＰＫ，挑戰今年的高考題。此前，微軟虛擬機器人“小冰”還出版了人類(lèi)歷史上首部１００％由人工智能創(chuàng )作的詩(shī)集。
不過(guò)對很多人來(lái)說(shuō)，人工智能可能還是個(gè)熟悉的陌生人，它將帶來(lái)哪些影響？要到達未來(lái)，還要翻越哪些山岡？
（資料圖片 來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )） 人工智能像燃料與產(chǎn)業(yè)深度結合
?。保梗梗纺辏翟?，ＩＢＭ的計算機程序“深藍”在正常時(shí)限的國際象棋比賽中首次擊敗了當時(shí)世界第一的棋手加里·卡斯帕羅夫。２０年后，新一代人工智能ＡｌｐｈａＧｏ又將柯潔、李世石等頂尖圍棋高手斬落馬下。
“人工智能看上去這兩年才火，事實(shí)上多年來(lái)一直有人在背后做研究。”在微軟亞洲研究院副院長(cháng)劉鐵巖看來(lái)，人工智能早已滲透到人們生活的方方面面：從搜索引擎到物流倉儲背后的網(wǎng)點(diǎn)規劃，從人臉識別到機器翻譯、語(yǔ)音識別，無(wú)不與人工智能密切相關(guān)。在手機中，實(shí)現了個(gè)性化推薦的新聞Ａｐｐ、會(huì )“智能美顏”的修圖軟件、可以對話(huà)的“小冰”“小娜”、Ｓｉｒｉ……這些功能，也都受益于人工智能的發(fā)展。
這一波人工智能的研究應用被業(yè)界稱(chēng)作“第三次浪潮”。在人工智能誕生至今的６１年里，曾經(jīng)的兩次熱潮都最終陷于沉寂。在業(yè)內人士看來(lái)，這次浪潮有些不一樣。
“這次一定是更加穩健的。”劉鐵巖說(shuō)，“人工智能像燃料一樣，與各個(gè)產(chǎn)業(yè)深度結合，有著(zhù)比以往更多的、實(shí)際落地的應用場(chǎng)景。”
商湯科技ＣＥＯ徐立表示，“人工智能的突破其實(shí)和產(chǎn)品落地密切相關(guān)，它可以快速帶來(lái)行業(yè)的爆發(fā)。新的技術(shù)需要與應用相結合才能夠得到驗證，當人工智能發(fā)展到超越人的水平后，將帶來(lái)生產(chǎn)效率的大幅度提升，同時(shí)催生新的行業(yè)和應用。”
熱捧背后存隱憂(yōu) “網(wǎng)紅”需要冷思考
人工智能迅速發(fā)展的背后，有著(zhù)來(lái)自政府、企業(yè)、資本的多重推力。
?。玻埃保的辏吩?，國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)的指導意見(jiàn)》，“互聯(lián)網(wǎng)＋人工智能”被列為１１項重點(diǎn)行動(dòng)之一；２０１７年３月，人工智能首次寫(xiě)入政府工作報告。在國際上，英、美、韓、日等也紛紛布局人工智能，一系列扶持政策相繼出臺。
?。玻埃保衬?，百度成立全球首家深度學(xué)習研究院；在２０１７百度聯(lián)盟峰會(huì )上，李彥宏明確表示將人工智能作為百度的核心戰略；Ｆａｃｅｂｏｏｋ、谷歌等巨頭也不約而同提出了“人工智能優(yōu)先”的戰略轉變；在計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別等垂直領(lǐng)域，商湯科技、科大訊飛等企業(yè)成績(jì)矚目。
在創(chuàng )投領(lǐng)域，人工智能尤其受到資本的重視，甚至引發(fā)瘋狂追捧?；ヂ?lián)網(wǎng)數據和咨詢(xún)公司ＩＴ桔子近日發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)分析與創(chuàng )業(yè)投資盤(pán)點(diǎn)》收錄了４６７家ＡＩ企業(yè)和６３６起投資事件，其中，人工智能總獲投率為６７．６５％，高于其他行業(yè)２－３倍。過(guò)高的熱度讓劉鐵巖覺(jué)得，人工智能儼然已經(jīng)成了一個(gè)“網(wǎng)紅”，一些企業(yè)所謂的調整戰略其實(shí)是資本市場(chǎng)倒逼的。
當然，與此前的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中曾出現過(guò)的“風(fēng)口”帶來(lái)“泡沫”一樣，與方興未艾所伴隨的，無(wú)序與重復投資、過(guò)熱與概念包裝等問(wèn)題，在人工智能創(chuàng )投領(lǐng)域也已顯現出來(lái)。
徐立直言，國內人工智能創(chuàng )業(yè)大多扎堆在應用層面，創(chuàng )業(yè)者使用開(kāi)源算法，找到某個(gè)垂直領(lǐng)域便套上“人工智能”概念扎進(jìn)去，但真正從算法層出發(fā)做“原創(chuàng )技術(shù)”的人并不多。“而這塊才是核心，是最需要厚積薄發(fā)的。”
三大門(mén)檻待翻越 瓶頸即主攻方向
需要多久的積淀，人工智能才能告別初級階段，迎來(lái)大規模的爆發(fā)？專(zhuān)家們也承認，還有不少瓶頸待突破。
瓶頸之一來(lái)自對大數據和計算的過(guò)度依賴(lài)。在劉鐵巖看來(lái)，“這種依賴(lài)是笨拙的，未來(lái)應當有更多輕量級的人工智能產(chǎn)生。”
瓶頸之二來(lái)自人工智能的“黑箱”——當下人工智能做出的決策就像封閉的黑箱子一樣不可預測。“在人臉識別系統中，如果一些人能夠識別而另一些無(wú)法識別，研究員可能無(wú)法回答為什么，因為這是機器從數據中學(xué)習得來(lái)的，背后的邏輯并不清晰。”徐立還舉了另一個(gè)無(wú)人車(chē)的例子描述這種尷尬，“無(wú)人駕駛超越人的準確率是很可能的，但難點(diǎn)在于你不知道它什么時(shí)候會(huì )撞墻。”
另一個(gè)瓶頸在于不成熟的行業(yè)生態(tài)。這在一定程度上制約了人工智能的發(fā)展。薛永峰提醒，要防范出現數據孤島化、研發(fā)孤立化的問(wèn)題。“人工智能的一些技術(shù)專(zhuān)利主要掌握在大公司手中，數據資源難以全面放開(kāi)。在語(yǔ)音識別、無(wú)人駕駛等諸多領(lǐng)域，很多團隊各做各的，沒(méi)有融會(huì )貫通。”而在一些傳統行業(yè)中，數據積累的規范程度和流轉效率，還遠遠達不到能夠發(fā)揮人工智能技術(shù)潛能的程度。
不過(guò)徐立認為，這些缺陷“與其說(shuō)是瓶頸，不如說(shuō)是未來(lái)的主攻方向”。
值得慶幸的是，人工智能發(fā)展進(jìn)程中，許多進(jìn)步和改變已明顯可見(jiàn)。
亞馬遜、谷歌、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＩＢＭ和微軟已于去年９月宣布成立非營(yíng)利的人工智能合作組，為研究人員提供可供討論和參與的開(kāi)放式平臺。今年４月，百度也正式發(fā)布阿波羅計劃，把自己所積累的自動(dòng)駕駛技術(shù)開(kāi)放給業(yè)界，以期進(jìn)一步降低研發(fā)門(mén)檻，與產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節共同促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和普及。
“這是一場(chǎng)既有主動(dòng)脈又有毛細血管的技術(shù)革命，其意義可能不亞于今天的互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。因此急不得，未來(lái)要一步步走。”薛永峰說(shuō)。（張意軒 王威）
轉自：中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導報
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