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人工智能作为一种新兴技术,为何频频传出投资者撤资?

2019-09-24 责任编辑:未填 浏览数:249 智能中国网

核心提示:人工智能技术是一种可以改变人类的技术,然而这并不是简单就能实现的。相比于大家在机器视觉与语音识别领域杀得刺刀见红,人工智能技术面临重重困难,深度学习模型在新领域突破的举步维艰似乎才是真正的麻烦。

  人工智能技术是一种可以改变人类的技术,然而这并不是简单就能实现的。相比于大家在机器视觉与语音识别领域杀得刺刀见红,人工智能技术面临重重困难,深度学习模型在新领域突破的举步维艰似乎才是真正的麻烦。

  2016年曾被称为“人工智能元年”。

  这一年的春天,一场AlphaGo与世界顶级围棋选手李世乭的世纪对战,让“人工智能”这一概念几乎一夜之间火遍全球。像科幻小说或电影描述得那样,吃瓜群众们第一次意识到被“天网”支配的恐惧已经距离自己如此之近;各大科技论坛之上,人们谈论的话题也变成了是“奇点已来”和机器人三定律。而“卷积网络”和“深度学习”的横空出世,也让新技术的曙光照进现实,人类文明似乎踏上一条全新的进化之路。

  红利透支:没有进展的2018

  如此巨大的“风口”,资本当然不可错过——以2012年为起点,各路投资人开始蜂拥涌入AI赛道。

  首先进场的是互联网巨头。Google、Facebook等公司开始大举扫货,不惜重金购入深度学习领域的头部学者——比如那个来自多伦多大学的获奖团队很快注册了一家公司,2013年就被Google斥资5000万美金收购;半年之后Google 相册就有了搜索能力,紧接着Google就可以从自家拍摄的街景图像中识别每家每户的门牌号码了。

  另一方面,VCPE们也不甘示弱,热钱汹涌之下,大批深度学习领域中的专家开始在风险资本的支持下自主创业,而这其中也不乏一些卓越的华人科学家。

  事实上,过去一年业界对人工智能有一个共同的评价:2018年,人工智能的进展就是没有进展。

  经过了数年的发展,目前深度神经网络算法仍处于“黑箱阶段”,轻微扰动导致的严重的对抗识别的范例尚无法得到有效解释和解决。对此,图灵奖得主、清华大学姚期智院士曾公开表示称:深度神经网络能产生的“价值有限”,即使未来实现了算法的透明化,其结果也很可能“令人失望”;在他看来,与其对现有的神经网络模型小修小补,不如另起炉灶,“探索新路径,寻求突破。”

  然而“探索新路径”这事儿过于看脸,毕竟砸下去的真金白银,并没有20年可以等。一个残酷现实是,这其中大部分投资的前景并不乐观。

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阅读下文 >> 人工智能技术逐渐发展的今天领导者应该具备哪些新的技能?

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