人工智能領域的許多從業(yè)者或許還記得16年前斯皮爾伯格導演的電影《人工智能》。在這部經(jīng)典之作中，無比渴望人類媽媽母愛的機器人小男孩大衛(wèi)最終跳海自殺，“尸體”在被海水淹沒的游樂園里靜靜坐了兩千年。電影中的大?？梢蚤L久平靜，現(xiàn)實中資本的海洋卻在時刻變遷。資本只追逐回報，哪里有廣闊的價值洼地，它就在哪里匯聚成海。如今在人工智能領域，海量資本已經(jīng)匯聚了很久，洋面越來越高。許多人相信，人工智能領域泡沫即將破裂，退潮可能就在眼前，市場將會告訴人們到底哪些人在裸泳。
發(fā)展浪潮
1956年8月，約翰·麥卡錫召集世界知名的人工智能與認知學專家、計算機科學家等在達特茅斯學院開了一場“人工智能夏季研討會”。在長達兩個月的會議期間，與會者最終沒有達成普遍共識，但由于這場會議的存在，1956年仍然被視為人工智能的元年。
英國著名的數(shù)學家和邏輯學家阿蘭·圖靈被公認為人工智能的關鍵奠基人。在短暫的人生中，他在計算機科學和人工智能領域均有開創(chuàng)性建樹。在生命的最后一段時間里，阿蘭·圖靈更是對人工智能無限著迷而難以自拔，期間他提出的測試人工智能的方法也為無數(shù)后來者開辟了一條道路。
按照中國工程院院士、中國計算機協(xié)會理事長高文的觀點，人工智能是指用計算機仿真出來的類似人的智能行為。時至今日，在60多年的發(fā)展歷程中，科學家在這一領域取得了豐碩成果，當然，在所難免地，在理念、研究重點以及發(fā)展階段劃分等方面也存在一些爭議。
根據(jù)國家網(wǎng)信辦官網(wǎng)上的相關材料，世界人工智能的發(fā)展大體經(jīng)歷了三波發(fā)展浪潮。其中第一波以1956年達特茅斯會議為起點，繁榮持續(xù)了大約18年。當時人工智能領域的科學家們貢獻了許多世界級的算法，包括后來成為谷歌AlphaGo算法核心的貝爾曼方程。
盡管當時人工智能領域充滿樂觀情緒，但瓶頸還是逐漸凸顯。科學家們不得不接受這樣一個事實，即至少在當時，人工智能只能做一些很簡單的任務，稍微復雜一點便無能為力。受限于當時大數(shù)據(jù)庫的缺乏和計算機不敢恭維的內(nèi)存和處理速度，即便想讓人工智能達到兒童的認知水平也是一種奢望。于是約在1974年前后，人工智能第一波發(fā)展浪潮中積累的大量泡沫終告破裂。
到了70年代末，隨著沉入低谷的人工智能終于迎來了新的契機。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、BP算法等新技術取得突破，人工智能專家把研究重點放在了“知識處理”上，相關程序在字符識別、簡單的人臉識別等領域也受到了廣泛歡迎，人工智能的第二波發(fā)展浪潮隨之開始。
然而和第一次一樣，在人們再一次的狂熱追捧中，相關技術實用范圍很窄的弱點越發(fā)明顯。與此同時科學家也發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)元網(wǎng)絡可以解決單一問題，但對于復雜問題則似乎束手無策。于是約在1987年前后，失望的資本再次撤退，人工智能的第二波泡沫也破裂了。
時至今日，我們正處于人工智能的第三波發(fā)展浪潮中。這波浪潮始于1993年，在新的數(shù)學工具、摩爾定律等的理論基礎上，算法、計算能力以及數(shù)據(jù)等相關技術創(chuàng)新重新點燃了人們對于人工智能的熱情，尤其是近幾年來，人工智能在創(chuàng)投領域炙手可熱。
在此我們需要注意的是，人工智能的第一波發(fā)展浪潮的繁榮期約為18年，第二波約為7年，而第三波從1993年延至今日，已有25年，是第二波的三倍多，是第一波的1.4倍。換句話說，人工智能的第三個繁榮期已經(jīng)持續(xù)了超過一代人的時間。
當下繁榮
人工智能的第三波繁榮有其特殊背景。前兩次發(fā)展浪潮提供了重要的技術和人才積累；PC、互聯(lián)網(wǎng)以及移動通信技術等已經(jīng)大范圍普及，廣泛滲透到了現(xiàn)代生活的各個方面；同時這一階段的科學家們越來越重視人工智能的實用性和功能性。
基于種種因素，在第三波發(fā)展浪潮中，人工智能的使用范圍顯著拓展，并在更多領域的應用方面表現(xiàn)出了更大程度的適應性。
斯坦福大學計算機系終身教授、全球人工智能領域最具影響力的科學家之一李飛飛曾這樣形容人工智能第三波發(fā)展浪潮：“我看到了人工智能正在經(jīng)歷的歷史時刻，那就是它已經(jīng)走出實驗室，進入了產(chǎn)業(yè)應用的階段。”現(xiàn)實也正是如此，人工智能在第三波發(fā)展浪潮中，最顯著的特點就是更大范圍的產(chǎn)業(yè)應用。
2017年11月下旬，今日頭條召開了一次創(chuàng)作者大會。在會上其創(chuàng)始人張一鳴表示，作為一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品，今日頭條一直在利用人工智能技術，有效降低內(nèi)容創(chuàng)作者的粉絲獲取成本，顯著提升粉絲的活躍率。其模式為，通過人工智能進行大數(shù)據(jù)挖掘和推薦，把好的內(nèi)容精準匹配給更多有針對性的讀者，有效提高粉絲轉(zhuǎn)化率，讓更多創(chuàng)作者賺到更多的錢。
而在2017年5月，快遞企業(yè)分揀機器人工作的短視頻也曾引起廣泛關注。此前的快遞分揀環(huán)節(jié)主要由人力完成，由此引發(fā)的暴力分揀問題也一直為社會詬病。如今越來越多的快遞企業(yè)開始引入人工智能分揀。工作人員只需把快遞放到分揀機器人上，機器人便會自動完成掃碼、稱重、分揀流程，并以最優(yōu)路線把它運送到指定位置，以便集中配送。有條不紊的分揀機器人永不疲倦，同時可以在分揀環(huán)節(jié)減少大部分人力成本。
不管是智能數(shù)據(jù)挖掘和精準推薦，還是快遞分揀機器人，都只是人工智能第三波發(fā)展浪潮的一個縮影。實際上在這波浪潮中，人工智能已經(jīng)在安防、醫(yī)療、金融、家居、招聘、語音識別、新零售等傳統(tǒng)行業(yè)獲得了產(chǎn)業(yè)化應用。此外在無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、內(nèi)容創(chuàng)作、護理陪伴等領域，人工智能也在快速滲透。
至少從某個側(cè)面看過去，人工智能在產(chǎn)業(yè)應用上似乎流光飛舞，令人矚目。鑒于其廣闊的應用前景和發(fā)展?jié)摿?，世界主要國家和地區(qū)也紛紛把人工智能提到戰(zhàn)略高度，制定了相關發(fā)展規(guī)劃。但這并不意味著當前人工智能越來越大的泡沫不會破裂。
基于技術突破，業(yè)界對人工智能充滿樂觀期待，進而贏得資本對這個領域的青睞。但一段時間以后，技術變現(xiàn)的瓶頸會越發(fā)明顯，耐心耗盡的資本轉(zhuǎn)身抽離，華麗的泡沫瞬間化為烏有，這是前兩次人工智能泡沫從產(chǎn)生到破裂的基本邏輯。我們身處的這個繁榮階段只怕也難以突破這個范疇，至少支撐當前這一波人工智能浪潮的三大技術基石的瓶頸正日益清晰。
深度學習作為這次人工智能浪潮技術核心之一，目前相比以前的相關技術而言，只是具備了更加強大的模式識別方法而已，其內(nèi)在缺陷似乎仍暫時無解——包括推理能力、短時記憶能力、無監(jiān)督學習能力等的缺乏。在作為人工智能“食糧”的數(shù)據(jù)層面，其積累速度在不斷加快，但并非所有數(shù)據(jù)都是可用的，也并非都是人工智能系統(tǒng)能夠順利理解的。而算力層面的問題就更明顯了，雖然人工智能芯片的計算能力也在不斷增強，但目前的人工智能芯片在物理結(jié)構(gòu)上和人腦差距極大，而我們至今對人類大腦的思維過程還不甚了了，又能將人工智能芯片改進到什么程度？
泡沫將破
2016-2017年間，谷歌AlphaGo先后擊敗了世界最頂尖的圍棋高手們，引起驚呼一片。實際上，人類第一次在棋牌上輸給人工智能的案例可以追溯到1997年。這一年5月11日，IBM的下棋程序“深藍”擊敗了著名的國際象棋大師卡斯帕羅夫。
在此之前的1957年，亦即達特茅斯會議的第二年，世界知名的經(jīng)濟學家、社會學家、心理學家、計算機學家司馬賀便預言，10年之內(nèi)人工智能就將在棋盤上擊敗人類，結(jié)果預言失敗。到了1968年，麥卡錫本人也和國際象棋大師列維打賭，認為下一個10年中，人工智能將戰(zhàn)勝列維，但最終結(jié)果是麥卡錫輸給了列維兩千美元。
實際上倘若從司馬賀做出預言算起，到深藍擊敗卡斯帕羅夫，人工智能在棋盤上戰(zhàn)勝人類用了40年時間。這至少能在一定程度上證實，很多時候人們對于人工智能的技術突破速度過于樂觀。人工智能前兩個繁榮期中泡沫的先后破滅，在很大程度上同樣是業(yè)界和市場領域過于樂觀而技術變現(xiàn)始終跟不上資本預期的結(jié)果。
這個關鍵問題在當前這一波發(fā)展浪潮中同樣存在。雖然目前人工智能在一些特定領域的產(chǎn)業(yè)化應用已成現(xiàn)實，但其變現(xiàn)規(guī)模相比于資本宏大的期待顯得過于渺小。人工智能在更多領域的產(chǎn)業(yè)應用上還有著遙遠的路程要走，再加上相關領域企業(yè)的估值偏離度越來越高，在技術變現(xiàn)規(guī)模達到要求似乎依然遙遙無期之際，誰都不能確定資本的耐心還剩多少。畢竟，這一波繁榮已經(jīng)持續(xù)了四分之一個世紀，一些公司的估值泡沫也著實不小。
事實上，至少一部分業(yè)界人士已經(jīng)越來越正視這個問題。
早在2016年10月，周鴻祎在接受采訪時就表示，現(xiàn)在這一波人工智能領域中存在泡沫，新的公司如果不和深度學習、人工智能等扯上關系，似乎都有些不好意思。僅僅5個月后的2017年3月，李開復拋出了更進一步的觀點，即如今的人工智能領域的投資和項目估值中存在嚴重泡沫，出現(xiàn)了許多偽人工智能的需求和產(chǎn)品。“我見了一個做內(nèi)衣的，也說自己是人工智能企業(yè)，這是非常不正常的現(xiàn)象?！彼@樣對媒體說。
此外，其他諸如百度創(chuàng)始人李彥宏、阿里云總裁胡曉明、科大訊飛董事長劉慶峰、大拿科技創(chuàng)始人羅歡、稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人彭博等均對當前人工智能領域中的泡沫及其危險性表示認同。而仿佛是對這一觀點的印證，騰訊研究院和IT桔子于2017年8月聯(lián)合發(fā)布的《2017 年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢研究報告》中指出，僅在2017年上半年的6個月里，中國和美國倒閉的人工智能公司已經(jīng)超過50家。下半年的統(tǒng)計尚未出爐，預計不會比上半年好到哪里。
最后需要指出的是，在這樣一個行業(yè)內(nèi)，泡沫大概終究難以避免，而泡沫破裂也未必全是壞事。即便泡沫終至破裂，也并非意味著這是個虛假的行業(yè)。相反，作為人類未來技術的重要發(fā)展方向，人工智能的巨大前景和無限潛力是被廣泛認同的。泡沫的破裂不會改變這一點，而只會拂去流沙，為成色十足的行業(yè)骨干留下更為廣闊的戰(zhàn)場。只是一心投機的缺乏創(chuàng)新能力的裸泳者們大概要提前穿上短褲，以免在行業(yè)資本退潮之際過于狼狽。
當然，泡沫破裂了，投入的資本減少了，整個人工智能行業(yè)可能不得不面臨更為嚴峻的挑戰(zhàn)。不過換個角度來看，投資回歸理性，行業(yè)才能更健康。走過了這段征程，真正具備創(chuàng)新能力的人工智能相關企業(yè)也必將留下一個更大的年輪，以更加強壯的姿態(tài)迎接新的春天。（人民日報）
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。 ）
