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虚火大于明火 人工智能“落地之路”还很长_0

2019-10-12 18:12:00来源:励志吧0次阅读

未来,人类发展显然已经绕不开人工智能。

随着近几年越来越多的科技巨头、高等院校、创新创业公司都热衷投身于人工智能领域,人工智能领域成为未来发展的方向已经逐渐明晰。这一点,也在近期举办的2017年美国消费性电子展(CES)有所体现。

在此次CES上,人工智能技术再次成为众人关注的焦点,从国内企业到国外企业,科技巨头到新秀企业,无一不将自己在人工智能领域所取得的成果作为主推产品。有媒体戏称,本次CES已经变成了人工智能博览会。但产品涉及领域单一、智能元素不够等问题的出现,也让人工智能从“精英技术”到“草根应用”的蜕变过程变得更为艰难。

部分产品或名过其实

自阿尔法狗战胜李世石后,公众对人工智能的敬畏之心逐渐建立起来。随后人工智能技术的多次惊人表现,使得人工智能在被“妖魔化”的同时,也被寄予厚望。

企业与资本的青睐,无疑让这种“厚望”变得具体起来,这也使得人工智能市场正在迎来最好的时代。据统计数据显示,人工智能产业化蓬勃发展,2015年全球人工智能市场规模为1270亿美元,2016年预计达到1650亿美元,2018年将超过2000亿美元。全球人工智能初创企业已有855家,横跨13个门类,总估值超过87亿美元,市场规模庞大。

随着市场规模的迅速扩大,人工智能领域的问题也逐渐显现。风头虽盛,但是真正可应用的产品似乎并不太多。有些产品还是在“炫技”,并没有考虑到产品的实用性。有些甚至还只是停留在概念阶段,其产品并未体现出“人工智能”这一特性。

“我这次去CES,展会上有很多关于人工智能方面的产品,这些产品一般分成两个极端,一种是看上去技术很先进,但是你不太能理解这款产品实际意义在哪里;另一种就只是在名字上体现了人工智能,其实人工智能元素并不多,例如展会上的很多人工智能机器人大多还是那种只能重复一种简单动作的机器人。”WPP中国首席执行官李倩文在接受《中国企业报》记者采访时说。

在业内人士看来,出现这种分化的现象,归根结底还是因为目前整个市场对人工智能概念性意义的追求高于其实用性意义的追求,这种思维下出来的大部分产品也就会名过其实。

“虚火大于明火”

数据量、计算力和算法模型是人工智能发展的三大驱动力。在经过60年的积累,这三大驱动力已经达到一定水平。

数据量方面,全球所产生的数据量从2011年起已经达到了ZB级别(1ZB约为10亿GB)。有报告显示,预计到2020年,全球所产生的数据量将达到近44ZB。GPU的出现,也让计算机在计算力方面提高数十倍。而在算法方面,互联网女皇2016年的报告显示,机器对语音识别的准确率从2010年的约70%提高到2016年的约90%。此前有业界人士认为,深度学习的研究短期内已然触及天花板,也就是说,目前人工智能在技术方面已经为其应用打下了较为坚实的基础。

事实上,在任何领域中,商业应用都会比技术发展稍慢一些,但是对于人工智能领域目前的发展情况,有业内专家表示这是“虚火大于明火”的表现。

“目前整个行业内存在很大的水分,很多企业进入这个领域就只是因为看到里头有很大红利,压根儿没有考虑过自己是否具备这个技术能力,所以真正能够做出具备一定人工智能技术产品的企业是比较少的。”某智能机器人企业创始人在接受《中国企业报》记者采访时说。

同时,该创始人还表示,之所以会出现大批不具有人工智能元素的产品,是因为企业想要获得更多的融资。

“落地之路”还很长

目前为止,人工智能商业化的主要方向集中于自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、机器与机器人学。2016年作为人工智能商业化起步提速的一个重要节点,这些人工智能技术在无人驾驶、智慧城市、语音识别、机器人以及智慧医疗等多个领域商业化应用提速。

不得不承认,人工智能已经逐渐进入到公众生活中,但还只是少数门槛较高的领域,绝大部分的领域还没有被智慧改造。而一个新兴品类想要深入人心,就必然要经历从“精英技术”到“草根应用”的过程。人工智能亦是如此。

阿里云智能首席科学家闵万里此前表示,任何一项技术,成功关键在于能不能创造出让老百姓能够受益的商业模式。如果人工智能只是在PPT里面,老百姓没有切身体会,这项技术很快会被格式化。人工智能应该少一些PPT式的组合,多一些落地思考。

Twitter美国总部数据科学家,纳恩博天津科技有限公司研发总监蒲立在接受《中国企业报》记者采访时说:“事实上,人工智能是分‘强人工智能’和‘弱人工智能’两个阶段的。我们不能说人工智能应用在人类生活中不存在,因为深度学习已经在人脸识别、语音识别和大数据挖掘方面已经有了一些应用。但这些目前还是处于弱人工智能阶段,而想要让人工智能具备人类意识,成为人类生活中不可缺少的一部分,就必须是具备视觉、味觉、触觉等认知智能的强人工智能。而从弱人工智能到强人工智能,我们还有很长的路要走。”

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