AI將就此停留，或者只是我們另一個不切實際的期望，而終將在幾年后泡沫破滅？雖然AI目前滲…..
近年來，人工智能(AI)創(chuàng)新的快速崛起及其相關(guān)技術(shù)的穩(wěn)步進(jìn)展，已經(jīng)讓過去的許多技術(shù)承諾終于得以實現(xiàn)了。這項首度在1955年引進(jìn)的技術(shù)帶來了不少成就，但失敗的案例也不在話下，因而讓許多人質(zhì)疑我們是否可能在日常生活中見證它發(fā)揮全部的潛力。
大多數(shù)的人應(yīng)該還記得1970年代和1980年代時的經(jīng)典案例——《星際迷航》(Star Trek)中的計算機HAL 9000以及ELIZA等計算機程序進(jìn)入了我們的集體意識。然而，由于成本的限制與資源受限，缺少先進(jìn)技術(shù)加上消費者的興趣漸減，讓AI在過去25年來一直無法實現(xiàn)早期的那些承諾，甚至退化至研究領(lǐng)域以及高度專業(yè)化的利基。
時至今日，我們再度處于快速的AI創(chuàng)新之中。對于信息技術(shù)的興趣、能力與涉入程度，持續(xù)突破新的高度，AI的應(yīng)用也迅速滲透至成千上萬的日常生活任務(wù)中。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的最新進(jìn)展以及日益增加的消費需求，我們已經(jīng)從AI的低點復(fù)蘇了，如今正尋找看似無限的可能性。新一代以語音啟動的個人助理，如Alexa、Google Home與Apple HomeKit，能夠控制所有的家電設(shè)備，無所不在的聊天機器人更簡化了多種服務(wù)流程，如在線銀行、回答與健康有關(guān)的問題等等，這些都承諾將持續(xù)推動現(xiàn)有技術(shù)成長的浪潮以及重建消費者的信任與需求。
然而，這種新的浪潮也導(dǎo)致了一個重要的問題——AI將就此停留，或者只是我們另一個不切實際的期望，而終將在幾年后泡沫破滅？雖然AI目前滲透至日常活動中，但已發(fā)展到足以說AI成功地糾正過去所有的疑慮了嗎？想想看我們最近目睹的現(xiàn)象：對于特斯拉(Tesla)自動駕駛模式的期待及其所引發(fā)的爭議。在現(xiàn)代AI運動背后的技術(shù)——機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理等等進(jìn)展，足以讓AI之名當(dāng)之無愧嗎？
答案是既是肯定也是否定的。當(dāng)然，最近在人工智能的進(jìn)展已經(jīng)證實較過去更成功。雖然過去將AI炒作成實時消費應(yīng)用相當(dāng)不切實際，但僅在過去五年來的進(jìn)展，已經(jīng)讓AI成為一種更可行的主流商用解決方案了。今日的技術(shù)在資料方面蓬勃發(fā)展，過去五年來也見證了龐大的資料累積。結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)的改善，以及提高計算機運算能力，來處理可用的資料，AI已經(jīng)從科學(xué)與學(xué)術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到更廣泛的企業(yè)軟件消費以及取得消費者認(rèn)同了。
如今，AI運動的成就主要取決于幾項關(guān)鍵因素，其中包括來自Google、微軟(Microsoft)和亞馬遜(Amazon)等主要業(yè)者支持AI的新平臺，打造利用這些平臺的大量開發(fā)人員。再者，來自IBM、Yahoo!、Salesforce和Apple等大型企業(yè)與技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的承諾，更有助于確保AI在未來占有一席之地，他們也將續(xù)耕耘這一技術(shù)領(lǐng)域，并進(jìn)一步推動在數(shù)據(jù)安全、計算機輔助診斷、購買預(yù)測、錯誤偵測等領(lǐng)域的進(jìn)展。
這些“大咖”廠商的長期投資，可說是確保AI實力的有力證據(jù)。如果你打算為AI技術(shù)結(jié)合較低的價格點，來自業(yè)界巨擘的承諾、越來越多的可用數(shù)據(jù)等待進(jìn)行分析，以及改變消費者對于所能成就的期待，越來越清楚的是，這一次對于AI重新萌生的興趣是真實的，這一次不會再出現(xiàn)泡沫破滅的情況了。
但這些公司能善加利用真正的人工智能技術(shù)？由于AI的表現(xiàn)一直位居重要位置，我們必須明白，“人工智能”的真正意義仍只有幾年之久，而非發(fā)展幾十年了，因而機器還無法在無人干預(yù)的情況下獨立操作。諸如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)探勘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，都無法僅以自己的知識自我學(xué)習(xí)或發(fā)明任何事物。
就像AI一詞所暗示的，機器必須依靠已知的數(shù)據(jù)集和預(yù)先編程的反應(yīng)和行為，才能充分發(fā)揮作用。換言之，AI能在龐大的資料量中發(fā)現(xiàn)規(guī)律性或某種模式——即使這種模式是人類無法看到的，以及快速且有效地處理例行任務(wù)，不過，他們還不能在一些問題上創(chuàng)造新穎的解決方案，這是因為他們是相當(dāng)依靠編程和演法的。
正如我們知道的，AI如今能善加利用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)技術(shù)的進(jìn)展，雖然有人可能會覺得不符合傳統(tǒng)的AI，本質(zhì)上也不具有AI的“智能”能力。然而，AI近來的復(fù)興，已經(jīng)證實對于商業(yè)與消費端這兩個領(lǐng)域的各種不同應(yīng)用相當(dāng)有幫助。未來，我們將推動AI進(jìn)步到什么程度，取決于業(yè)界大廠的持續(xù)投資、在數(shù)據(jù)技術(shù)與算法方面的更多進(jìn)展，以及發(fā)現(xiàn)更多有利于消費者和企業(yè)的應(yīng)用。
摘自 FT中文網(wǎng)
