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    被嚴重高估的人工智能,其泡沫將以怎樣的方式破滅?

    作者:時間:2018-10-11來源:品途商業評論收藏
    編者按:人工智能的泡沫和其他任何一種科技泡沫相比具備極高的相似性,一陣狂熱后,資本必然會退潮,這也就是泡沫破滅的時候。

      實際上,類似的事件之前也出現過,在江蘇衛視《最強大腦》節目中,百度大腦挑戰一眾最強大腦,也有網友認為其中可能存在鮮為人知的內幕。那么,為何大家會對AI產生諸多質疑?AI又是否真如企業所宣傳的那么強大呢?

    本文引用地址:http://www.09140960.com/article/201810/392726.htm

      一,大部分AI技術仍存在致命的缺陷和瓶頸

      我在網上搜索到一則《DMV2017年度最新自動駕駛測試報告》,報告準確顯示了目前無人駕駛的發展水平,值得一提的是,即便全世界做的最好的Waymo,也就是谷歌的兄弟公司,目前仍不能說完全實現了 L4 級別的自動駕駛。顯然,無人駕駛很難真正做到萬無一失。

      另外,數據還顯示,Waymo 從每 1300 英里(2015 年)到 5000 英里(2016 年)到 5596 英里(2017 年)干預一次,提升的幅度越來越小。換言之,越往上無人駕駛面臨的瓶頸越嚴重。

      眾所周知,無人駕駛技術是AI非常重要的一項應用,如果無人駕駛不能得到大面積推廣,這必然會讓人懷疑AI的發展前景。就眼下的情況來看,無人駕駛離大面積普及仍然有很長的路要走,實際上,對于交通這種對安全性要求極高的體系來說,無人駕駛或許永遠不可能被民眾普遍接受,因為沒有人愿意把自己的生命完全交給機器來掌控,只能在部分相對局限的區域,比如產業園區無人駕駛才有應用價值,因為在這些區域,即便無人駕駛出現故障,也不會產生太嚴重的后果。

      再者,無人駕駛也未必能達到高于人類駕駛的水平,眾所周知,交通狀況、路況信息是極其離散的,而人腦在吸收和處理這些數據時比機器有著得天獨厚的優勢。舉個例子,如果出現某個路段臨時管制無法通行,那么人腦會第一時間做出判斷,但是機器就不一定了,面對復雜的情況,它一定會有一個漫長的學習和適應過程,這也使得無人駕駛在面對錯綜復雜的交通需求時顯得“捉襟見肘”。

      當然,這種情況在其他方面也有反映,以AI同傳為例,如果是邏輯極其簡單、行文極其標準的內容形式,那么機器翻譯或許不存在太大的難度,也不會犯嚴重的錯誤。問題是,很多內容并不標準,不僅對上下文語言環境要求極高,而且,像中文的話,還存在各種各樣的修辭手法,在面對這些問題時,AI翻譯可能會出不少令人啼笑皆非的錯誤。不過,如果只是將AI作為輔助的翻譯手段,還是可以降低不少人工成本的,因為某些場景對翻譯的準確率沒有太高的要求,只要能出大概意思就可以。

      另外,百度大腦登上最強大腦那個節目,也確實展現了百度大腦的一些技術實力,不過,正如某些網友所說,如果讓百度大腦像水哥那樣對幾百杯水進行“微觀辨水”操作,估計系統就會直接崩潰了。因為對于微觀信息近距離的獲取,機器不見得能勝過水哥的雙眼,同時,如何對不同微觀信息進行處理,機器所使用的算法不同,結果也可能產生巨大的差異。

      真正要使全面超越人類,前提是規則必須確定、信息必須有序,這樣在邏輯分析、數據處理方面才會占據較大的優勢。還有一種情況,如果能讓機器具備人類的感情色彩、邏輯思維和學習能力,它也能全面超越人類,不過這看上去并不現實。

      二,瘋狂背后,已浮現巨大的泡沫

      今年3月份,中國創客導師、創新工場創始人李開復在參加某活動時,就公開指出人工智能存在巨大泡沫。“最近我見了一個做內衣的,也說自己是人工智能的企業,這是非常不正常的現象。現在,人工智能領域的泡沫化特別嚴重。”

      實際上,人工智能的泡沫和其他任何一種科技泡沫相比具備極高的相似性。這種泡沫首先表現在概念炒作層面,即在相關應用大規模落地之前,概念已經被炒得滾燙,并形成了新的“風口”。之后便是大量資本的涌入,推動泡沫從概念層面升級到資本層面,從某種意義上講,任何泡沫都是資本推動的結果。當然,資本是要求回報的,如果資本無法從中獲得回報,或者相關領域商業潛力并不大,那么一陣狂熱后,資本必然會退潮,這也就是泡沫破滅的時候。

      那么人工智能的泡沫到底有多大?這種泡沫又表現在哪些方面呢?

      我們先來看看融資規模,CVSource顯示,人工智能創企融資事件從2013年21起到2018年僅一季就有130起,融資額更是由2013年全年融資15億增長到2017年的338億元,而2018年僅一季度融資總額就已超過了2017全年,達到402億元。大量資本的涌入,也抬高了AI獨角獸的估值------9月10日,軟銀中國向商湯科技投資10億美元,將商湯估值抬高至60億美元,那么這種具備標桿效應的融資案例,也可能會推動其他AI巨頭估值提升,當然,如果整個行業破滅,情況可能截然相反。

      此外,人工智能領域相關人才的薪水已經大幅偏離IT產業的平均水平。虎嗅上有一篇文章深入探討了這一點,其中提到“職位最低的工程師年薪在30~50萬,商業公司中的研究員則在50~100萬之間,項目主管或CTO則大多會在年薪80萬以上上不封頂,普遍在150萬左右。”可以說,市場對AI企業的期望值已經使得AI人才成為了香餑餑,AI人才身價水漲船高,這部分成本勢必會轉嫁給AI企業。然而,絕大多數企業并不在乎,因為在他們看來,只要籠絡足夠的人才,就可以做出更好的產品,獲得更高的估值,融得更多的資金。正是在這種模式之下,AI的搶人大戰才可以維持。

      其實,無論是企業估值,還是人才身價,都是資本推動的結果,但資本要獲得回報,就必須嚴格審視AI的商業化進程。光大新經濟投資負責人艾渝在重慶智博會上就表示,AI技術商業化的壓力增大,未來如果找不到合適的落地場景,將有百分之九十的人工智能初創企業將會落敗出局。實際上,AI商業化的問題不僅困擾著初創企業,對BAT、谷歌、微軟這類巨頭而言,這同樣是個難題。正如上面所說,AI在很多情況下無法真正替代人工,如果缺乏應用潛力,其商業價值必然飽受爭議。

      再者,如果有一天AI大量取代人工,我也擔心整個經濟會陷入衰退。因為AI的發達將導致就業困難,老百姓收入普遍降低,哪兒來的錢去下館子、逛超市?機器可以代替人干活,卻不能代替人消費。同時,機器的維護成本也相當低廉,甚至存在機器維護機器的可能,徹底取代人工,現如今汽車制造大部分工序已交由機器完成,這對AI而言是個非常危險的信號。

      從某種意義上講,一旦AI威脅到經濟的正常運行,必然會被嚴格管控,相比投資的退潮和變現的困難,這可能才是其泡沫破滅的終極形式。



    關鍵詞: 人工智能

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