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当进化的人工智能成为下一个“风口”

  在与人工智能的PK中,人类终于挽回了一点“尊严”。

  1月13日晚,江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”进入第二轮,人工智能机器人“小度”挑战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷,双方1∶1打成平手。拥有超常听力的孙亦廷对此结果表示满意,因为“战平了总比输了好”。

  此前,“小度”凭借在人工智能和人脸识别领域的深厚积累,以3:2战胜“世界记忆大师”王峰。而在更早之前,Alpha Go的升级版Master也在网上横扫中日韩顶尖围棋高手,取得60局连胜。从Alpha Go到Master,从战胜李世石到连胜60局,大多数人都没有想到人工智能的进化速度竟然会这么快。

  依托深度学习的强化、计算能力的提高以及大数据的训练,人工智能在2016年迎来爆发式发展“元年”,并在2017年的第一个月继续带来惊喜。各行各业都在尝试嫁接人工智能技术,希望借助这个新的“风口”插上翅膀。

  与此同时,也有资深研究者警示,目前的人工智能还远远没有达到“能理解会思考”的水平,仍处于弱人工智能阶段。在涉及人工智能的投资和论坛逐渐增多的当下,有必要反思:人工智能究竟是如何自我进化的?这样的进化方向和速度,与全民关注、“风口”化的投资热情是否相适应?

  百度首席科学家吴恩达认为,对人工智能的研究,中国在应用和数据等方面已经做得比美国和欧洲还要好,这样的好处是,中国的人工智能研究在应用端可以获取大量数据以不断训练和进化。“有好几个技术都先在中国落地,比如说深度学习变得越来越多,使用语音智能、图像识别来做搜索。”

  中国科学院计算所研究员山世光也认为,2012年以来,大数据和GPU的运用确实极大地帮助了深度神经网络的发展,大数据则是深度神经网络的“原料”。这一轮的人工智能热潮极大地受益于深度学习的进步,但数据仍起着核心作用,“如果没有大数据的话,这次人工智能热潮不太可能出现”。但他也提醒,当前被广泛使用的基于大数据的深度学习技术并不能解决所有问题,“我们还需要点儿其他东西”。

  人工智能门槛高,创新容易创业难

  相比于科研人员对人工智能的谨慎考虑,资本对人工智能的嗅觉显然更加敏锐,而且采取行动的速度也非常快。

  网易科技联合乌镇智库共同制作的《乌镇指数:全球人工智能发展报告2016(投资与融资篇)》显示,在过去一年中,中国大陆在人工智能领域的投资规模大约为10亿美元(约合人民币68亿元),总共发生202次投资,新增企业数量和投资金额依然维持在高位水平。虽然人工智能已经成为近年来一个新的创业领域,并且获得资本的大力追捧,但在中国青年报·中青在线记者的采访时,许多业内资深人士仍然提醒创业者,人工智能属于高技术门槛的领域,科技创新的空间还很大,创业难度比其他领域大得多。

  1月14日,在GIF2017极客公园创新大会上,搜狗公司CEO王小川提醒,从以往经验来看,技术、产品、用户和商业价值,是人工智能创业必须面临和解决的几大问题。“如果一开始没有技术含量,就很难变成产品;进一步说,即使有技术也不一定有产品,不一定有用户的规模;再进一步说的话,就算是有技术、有用户规模,也不一定就能带来大的商业价值。”王小川以谷歌公司的Alpha Go为例分析称,虽然目前技术已经面世,而且让很多人都感到很酷,但还没有足够的用户规模和商业价值。

  一些已经开始形成用户规模的人工智能技术和产品,例如语音识别与合成、人脸识别等,王小川认为虽然已经展现出商业价值,但给用户带来的实际影响还不够大。“既是黑科技,又有很大的用户规模,并且有很大商业价值的产品,目前还没有面世。”

  山世光也是人工智能领域的创业者,他的另一个身份是中科视拓的董事长。身处人工智能创业的浪潮中,他认为人工智能领域的创业者不能单独作为一项技术的实践者,因为技术本身只是产品或系统中的一个环节。

  “从创业角度来看,如何把自己放进产业中,如何打通上下游产业链都是很难的。不应该把自己局限于技术提供商,否则很容易受到上下游(企业)的影响。”山世光提醒创业者,“AI科技创新机会多多,但是创业难度很大,所以要谨慎进入,创业公司可以关注大公司暂时没有触及的方向,做一些垂直化的细分产品。”

  从国际经验来看,引领人工智能浪潮的多是谷歌、百度等大公司,无论是技术、数据、人才还是资金,创业公司在这个领域要面临的门槛都非常高。百度深度学习实验室主任林元庆曾在美国学习、工作多年,根据他的观察,目前人工智能领域的创业机会和空间非常巨大,但商业上成功的周期比较长,至少要5年。“虽然这对于创业型公司而言会有比较大的压力,但也有不少创业公司自己做得很好然后被巨头收购了,比如Deepmind,所以说成功不能只看眼前。”

  “风口论”对人工智能一定是好事吗

  中国对人工智能领域的重视和投入引发了国外科技界和媒体的关注。《麻省理工科技评论》预言,2017年可能是中国开始演变成人工智能产业主力军的一年,中国的科技企业正积极向人工智能自主研发大踏步迈进。

  但《麻省理工科技评论》的文章也提醒,2016年人工智能在中国也经历了一些“被风口化”的炒作。如果人工智能在科技上的突破没有想象中来得那么快,那之前所谓的“风口论”会将人们引向失望的边缘,之后估值虚高的创业公司会大量死亡,投资源头走向枯竭。

  在学术研究界看来,“风口化”的炒作需要警惕。NIPS (神经信息处理系统大会)的学术研讨会开场就为一个名为Rocket AI的假公司举行发布会,意在讽刺很多在学界围绕AI不务实、盲目夸大的现象。虽然这个活动本身的有效性有待商榷,但是它所反映的问题是真实的。

  在投资界,对于人工智能的讨论也颇为微妙。

  顺为资本副总裁孟醒认为,目前人工智能领域的泡沫肯定存在,但泡沫带来的不全是坏处。“风口论”给人工智能带来的有利影响是,为这个领域吸引了资本、研发人才和创业者进入,并且推动人工智能进入医疗、工业等传统产业并产生深度融合。坏处是可能带来过高的期望值,如果出现低于预期的体验,会产生巨大的经济波动。

  洪泰创新空间投资总监杨钤认为,人工智能现在还处于泡沫曲线的上升期,还没有达到顶峰,“这对于一个需要很长周期实现技术突破的领域来说还不够”。杨钤说,由于人工智能仍面临很高的技术门槛,因此不一定适合所有人和资源都参与,首先要有一定的技术和对行业的理解。

  在60年的发展进程中,人工智能经历过两次退潮的“寒冬”,山世光认为,其中很大程度上是因为技术发展存在不确定性,有时技术发展的速度没有公众想象得那么快,导致一些过度承诺没兑现,造成政府、公众、媒体对人工智能失望。

  因为人工智能技术发展的不确定性,将门创投CTO沈强认为无论是研究界还是资本界都要保持清醒的态度,应该做好长期的心理准备,不要因为这个市场热了就去创业,也不要因为市场退潮就不投资。

  “它不是突然热一下然后过去,人们往往高估了短时间内人工智能带来的影响,又低估了它在长期中产生的影响,这个事情需要冷静客观地看待。”沈强说。


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