首先，介紹一個新科技預(yù)測工具—技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術(shù)成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預(yù)測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術(shù)成熟度曲 線對新科技的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。其依據(jù)的原理是新技術(shù)在媒體上的曝光程度，并且隨著時間的變化，來預(yù)測新技術(shù)從曝光到成熟需要的時間。
圖 1技術(shù)成熟曲線
高德納曲線將一個公司從萌芽到成熟劃分為五個階段。分別為：
科技誕生的促動期：新科技誕生，媒體報道迅速增多，往往出現(xiàn)很多非理性的渲染，產(chǎn)品的知名度顯著提升。但從成熟度來看，還處早期，新科技往往出現(xiàn)很多缺點、問題和限制。
過高的期望峰值：隨著媒體曝光的增加，公眾的預(yù)期也迅速升高，變得狂熱。新科技演繹出一些成功的故事，但與之對應(yīng)的是，更多的是失敗的案例。
泡沫的低谷期：由于新科技達(dá)不到公眾的期望值，效果被質(zhì)疑，曝光度迅速下降，被人們所淡忘、忽視。
但從成熟度來看，歷經(jīng)前兩個階段，新科技已經(jīng)過多方測試和試驗。它們的適用范圍以及限制，人們已有更客觀的了解。
穩(wěn)步爬升的光明期：隨著新科技的逐漸成熟，相關(guān)成功的經(jīng)營模式的增加，新科技雖然不再時髦，但會得到業(yè)界和媒體肯定，獲得更為理性、客觀的評價，曝光度也會穩(wěn)步提升。
實質(zhì)生產(chǎn)的高峰期：新科技產(chǎn)生的利益與潛力，被市場實際接受。相關(guān)的支持工具、方法論，經(jīng)過數(shù)代的演進(jìn)，進(jìn)入了成熟階段。新興科技也已變成成熟科技。
從技術(shù)成熟曲線，可以看到，一個新科技從誕生初期，開始在媒體曝光，隨著媒體大肆渲染，人們開始增加非理性期望，科技熱度進(jìn)一步上升。當(dāng)熱度達(dá)到一定的程度，人們發(fā)現(xiàn)期望無法滿足，新科技熱度開始回落并且掉到谷底。直到新科技有一定的實際應(yīng)用，然后又開始逐漸回復(fù)，人們的期望回歸理性，新科技逐漸向成熟期發(fā)展。
下面我們看一下2017年高德納公司發(fā)布的全球新科技預(yù)測圖。
圖 2 2017年全球技術(shù)成熟度曲線
高德納曲線中一共列出了32項新科技，但是這其中就有13個與人工智能有關(guān)。今天就預(yù)測曲線，探討一下人工智能的發(fā)展情況。
首先列出相關(guān)的12個產(chǎn)業(yè)：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通用智能、自動駕駛、認(rèn)知計算、商業(yè)無人機(jī)（無人機(jī)）、對話用戶界面、企業(yè)分類法和本體管理、機(jī)器學(xué)習(xí)，智能微塵、智能機(jī)器人，智能空間。
從人工智能在高德納曲線中占有的比率來看，人工智能領(lǐng)域發(fā)展的非常強(qiáng)勁。2017年被稱為人工智能的元年，除了AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，還有很多有力的成績。
Sonnet和TensorflowEager加入開源框架家族；Facebook和微軟聯(lián)合，以實現(xiàn)AI框架的互操作性；機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)（MLAAS）平臺將無處不在。
2017年，一篇突破性的論文“Attention Is All You Need”提出了一個新的模型，即Transformer，它省去了遞歸和卷積的復(fù)雜處理，以實現(xiàn)機(jī)器翻譯任務(wù)的最新性能。
人工智能具有巨大的能量，在十二個人工智能相關(guān)領(lǐng)域，其中深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在2－5年可以走向成熟。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在DeepMind的公司的AlphaGo中得到了很好的應(yīng)用。尤其是其中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使得AlphaGo的智能程度又上了一個高度。
人工智能是一個結(jié)構(gòu)性的概念，是一個體系，其中深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在目前的人工智能生態(tài)鏈中發(fā)揮著核心樞紐的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能生態(tài)鏈中非常重要的底層技術(shù)支撐，其中語音識別和視覺識別都有利用到深度學(xué)習(xí)為底層技術(shù)。人工智能的第三個浪潮的掀起主要就是因為深度學(xué)習(xí)算法的突破，由于一些開源算法框架的分享，極大降低了人工智能的技術(shù)門檻，加快了業(yè)內(nèi)的深度學(xué)習(xí)的交流、成長和繁榮。
圖 3 Innov100 人工智能創(chuàng)新TOP100
自動駕駛是指沒有人干預(yù)的情況下所完成的駕駛行為。但是目前的技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到這種程度，目前處于半人工干預(yù)狀態(tài)，高德納預(yù)測目前的無人駕駛到全自動駕駛真正應(yīng)用需要10年以上的時間。
目前無人駕駛領(lǐng)域的測試、研究都在如火如荼的展開，各個廠商都在努力的進(jìn)入這個領(lǐng)域。無人駕駛技術(shù)一旦成熟，收到最大沖擊的就是傳統(tǒng)汽車廠商，無人駕駛技術(shù)必然是會變革未來的交通出行的方式的。作為無人駕駛系統(tǒng)中的大腦，除了硬件的支撐，和極大的算力支撐，人工智能將起到?jīng)Q定性的作用。
其中提到的通用智能是指的強(qiáng)人工智能，就是像人類一樣可以完成各種思維人物，而不是只在某一個領(lǐng)域可以勝任。比如AlphaGo就是在棋界稱霸一方。
人工智能的涉及領(lǐng)域從2－5年、5－10年、10年以上都有包含。雖說目前人工智能媒體曝光和熱度尚可，但是確實達(dá)不到可復(fù)制的大范圍的場景應(yīng)用，所以之后的人工智能發(fā)展會逐步穩(wěn)定發(fā)展。
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