• 市場開發掀熱潮 人工智能需要翻越"三道坎"


    中國產業經濟信息網   時間:2017-07-05





      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的硝煙還沒散盡,學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”還出版了人類歷史上首部100%由人工智能創作的詩集。
     
      不過對很多人來說,人工智能可能還是個熟悉的陌生人,它將帶來哪些影響?要到達未來,還要翻越哪些山岡?

    (資料圖片 來源于網絡)
      人工智能像燃料與產業深度結合
     
      1997年5月,IBM的計算機程序“深藍”在正常時限的國際象棋比賽中首次擊敗了當時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,事實上多年來一直有人在背后做研究。”在微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖看來,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點規劃,從人臉識別到機器翻譯、語音識別,無不與人工智能密切相關。在手機中,實現了個性化推薦的新聞App、會“智能美顏”的修圖軟件、可以對話的“小冰”“小娜”、Siri……這些功能,也都受益于人工智能的發展。
     
      這一波人工智能的研究應用被業界稱作“第三次浪潮”。在人工智能誕生至今的61年里,曾經的兩次熱潮都最終陷于沉寂。在業內人士看來,這次浪潮有些不一樣。
     
      “這次一定是更加穩健的。”劉鐵巖說,“人工智能像燃料一樣,與各個產業深度結合,有著比以往更多的、實際落地的應用場景。”
     
      商湯科技CEO徐立表示,“人工智能的突破其實和產品落地密切相關,它可以快速帶來行業的爆發。新的技術需要與應用相結合才能夠得到驗證,當人工智能發展到超越人的水平后,將帶來生產效率的大幅度提升,同時催生新的行業和應用。”
     
      熱捧背后存隱憂 “網紅”需要冷思考
     
      人工智能迅速發展的背后,有著來自政府、企業、資本的多重推力。
     
      2015年7月,國務院發布了《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》,“互聯網+人工智能”被列為11項重點行動之一;2017年3月,人工智能首次寫入政府工作報告。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。
     
      2013年,百度成立全球首家深度學習研究院;在2017百度聯盟峰會上,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“人工智能優先”的戰略轉變;在計算機視覺、語音識別等垂直領域,商湯科技、科大訊飛等企業成績矚目。
     
      在創投領域,人工智能尤其受到資本的重視,甚至引發瘋狂追捧。互聯網數據和咨詢公司IT桔子近日發布的《人工智能產業分析與創業投資盤點》收錄了467家AI企業和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2-3倍。過高的熱度讓劉鐵巖覺得,人工智能儼然已經成了一個“網紅”,一些企業所謂的調整戰略其實是資本市場倒逼的。
     
      當然,與此前的互聯網發展中曾出現過的“風口”帶來“泡沫”一樣,與方興未艾所伴隨的,無序與重復投資、過熱與概念包裝等問題,在人工智能創投領域也已顯現出來。
     
      徐立直言,國內人工智能創業大多扎堆在應用層面,創業者使用開源算法,找到某個垂直領域便套上“人工智能”概念扎進去,但真正從算法層出發做“原創技術”的人并不多。“而這塊才是核心,是最需要厚積薄發的。”
     
      三大門檻待翻越 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,迎來大規模的爆發?專家們也承認,還有不少瓶頸待突破。
     
      瓶頸之一來自對大數據和計算的過度依賴。在劉鐵巖看來,“這種依賴是笨拙的,未來應當有更多輕量級的人工智能產生。”
     
      瓶頸之二來自人工智能的“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法識別,研究員可能無法回答為什么,因為這是機器從數據中學習得來的,背后的邏輯并不清晰。”徐立還舉了另一個無人車的例子描述這種尷尬,“無人駕駛超越人的準確率是很可能的,但難點在于你不知道它什么時候會撞墻。”
     
      另一個瓶頸在于不成熟的行業生態。這在一定程度上制約了人工智能的發展。薛永峰提醒,要防范出現數據孤島化、研發孤立化的問題。“人工智能的一些技術專利主要掌握在大公司手中,數據資源難以全面放開。在語音識別、無人駕駛等諸多領域,很多團隊各做各的,沒有融會貫通。”而在一些傳統行業中,數據積累的規范程度和流轉效率,還遠遠達不到能夠發揮人工智能技術潛能的程度。
     
      不過徐立認為,這些缺陷“與其說是瓶頸,不如說是未來的主攻方向”。
     
      值得慶幸的是,人工智能發展進程中,許多進步和改變已明顯可見。
     
      亞馬遜、谷歌、Facebook、IBM和微軟已于去年9月宣布成立非營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放式平臺。今年4月,百度也正式發布阿波羅計劃,把自己所積累的自動駕駛技術開放給業界,以期進一步降低研發門檻,與產業鏈各環節共同促進自動駕駛技術的發展和普及。
     
      “這是一場既有主動脈又有毛細血管的技術革命,其意義可能不亞于今天的互聯網和移動互聯網。因此急不得,未來要一步步走。”薛永峰說。(張意軒 王威)
     
     


      轉自:中國高新技術產業導報

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