人工智慧是被炒作出來的風口么？

站在2017年的時間點，人工智慧的概念被炒得火熱，AlphaGo與頂級圍棋棋手的對弈宣告了AI已經進入了新的時代，深度學習的使用使得 AlphaGo的足以挑戰頂尖的人類智能。

而令人感到疑惑的是，各個巨頭科技公司，包括Google，Facebook，Amazon，Mircosoft，百度等大公司紛紛打出AI的牌之時，創投們也紛紛出馬，而對於整個市場而言，是現在進行時，還僅僅只是一個概念？我們需要走近一步，了解AI的發展現狀。

AI的範圍和發展

AI的應用範圍是很廣的，我們平時在使用淘寶，刷今日頭條的時候，已經時刻在接觸相關的技術。所以，說AI是現在進行時也不為過。

從技術上來看，人工智慧的技術已經被廣泛應用在了互聯網領域，以前幾年火熱機器學習為起點，而深度學習則更是一劑強心劑，增強了廣大從業人員對AI未來的信心。

但在無人駕駛汽車等領域，AI的技術還需要時間進一步成熟。所以，需要認識到的是，可能你的身邊已經充滿了人工智慧，而非那些炫酷的無人車、機器人才是。

人工智慧的發展歷程可以看作從最基本的運算智能：能存會算；到感知智能：能看會聽；再到認知智能：能理解推理做決策這幾個階段。

deep learning在google trend上的變化趨勢

從2010年開始，隨著雲計算、CPU的出現，計算量已經不再是阻礙神經網路發展的問題。而通過海量數據的獲取，讓神經網路所面臨的幾個重大問題得到解決。

於是，2012年12月4日，在那個周四，一些研究者在神經信息處理大會上展示了一些卷積神經網路的細節問題，該方法使得他們在ImageNet圖像分類大賽中獲得了優異的成績，他們的演算法將圖像分類正確率從72%提高到85%。由此，深度學習的突破開啟了的AI新的時代。基於深度學習的人工智慧將會在長期內成為智能時代的發展的驅動力。

另外一方面，雖然人人都在討論機器是否會擁有自主意識，但目前的領域研究還尚未有巨大的突破。用斯坦福大學的人工智慧實驗室主任李飛飛的話來說：對於人工智慧的過度關注就像「人類的宇宙飛船剛抵達火星，人們就開始議論以後火星要是人口過多會怎麼辦的情況」。而像李飛飛一樣的人工智慧科學家們相信離人工智慧產生自我意識，將是一件非常遙遠的事情。

過熱的風口

1.技術採用生命周期有多久？

人工智慧的應用級產品早已經進入市場。人工智慧博士，香港大學學者楊強在5月份的某本學術期刊中指出：智能客服、新聞領域、特定任務的智能機器人、人工智慧＋有機食品、Fintech智能投顧都是目前在人工智慧領域可以看到的處在風口的商業級應用。

這些的確是人工智慧的現在進行時，帶給一部分的公司更加更加強大的能力去解決在各自領域的問題，提升了效率，節約了人力成本。

而除了這些，人工智慧在認知能力上的局限，和其技能無法遷移都是科學家們在未來需要解決的問題。

卡耐基梅隆教授Hans Moravec說：「讓計算機在智能測試或者下棋方面展現成人級別的水準,相對簡單。但是讓它們掌握一歲孩子的認知和遷移的技能,卻十分困難,甚至不可能。」

香港大學的楊強教授目前也在致力於遷移智能的研究，希望某一天機器人也可以通過學習獲得舉一反三的能力，可以在多個領域遷移自己的能力。

而根據以往的經驗，科研的成果被應用於工業界需要一定的時間。我們不確定對於人工智慧近一步發展來說，也會如同那摩爾的關於「跨越創新的鴻溝「的解釋一樣，需要在漫長的時間內，慢慢轉化成成熟的產品。

技術採用生命周期模型

2.利益驅動下的炒作

從某種程度來說，人工智慧的確是2017年風口上的豬；而這種對於概念的狂熱大多來自利益驅動：在整體的經濟疲軟的大環境下，市場缺少刺激，於是通過炒作概念來達到獲取利益的目的就不言而喻了。

人工智慧公司需要資金的注入保證活力，而對於自身的炒作，吸引了投資和民眾的目光。

百度最近高調宣布all in人工智慧，李彥宏以出書《智能革命》來宣告自己對AI前景的樂觀；Google的 AlphaGo對戰柯潔；而人工智慧界的大佬李開復最近在哥倫比亞大學的畢業典禮上也鼓勵畢業生投身人工智慧行業。這一系列的事件，正是大佬們努力放話，想要證明自己是對的，以保證外界對於AI的信心。

畢竟如此深不可測的技術，大眾難以理解，需要更多的教育；而且投入AI的研發需要花費巨大的財力，而如果這些信心持續，那麼在未來人們才更願意為AI買單。

就像工業革命之後，消費品的大量地被生產，我們原本可以不需要過多物質的生活，在廣告的刺激下，大眾選擇用自己的薪水去購買喜歡的物品用來享受生活。

同樣，AI雖然是產品和服務，但對於AI概念的宣傳，成為了任何一家人工智慧公司獲利的基礎。

而對於研發上的投入，長期來說，未來一定會有一統江湖的AI公司巨頭，而現在的投入在未來將會值回票價。如同水電一樣存在的AI將會使這些公司掌控巨大的資源，投資會得到巨大的回報。

3.進入的高門檻與長期性發展趨勢

我們對於風口的理解是：「創業需要找到風口，豬都能飛起來」。這同時也充滿了投機的色彩。

從2011年開始的移動互聯網的高速發展期，在現在逐漸成熟；O2O熱潮只持續了大概3到5年；可穿戴設備從熱點很快轉換成為擁有「雞肋功能產品」的迷失，我們看到有些人賺得盆滿缽滿，而大多數的人也就隨著風的消失毫無意外地從天上墜落。

比起人人追逐風口的時代，人工智慧是一個對專業度要求極高的行業，即使在風口，也不是所有的人都可以去做的。

而且人工智慧在歷史上已經經歷過的幾次風口，但之前的幾次風口在不久之後，就又陷入了長期對人工智慧悲觀的階段。

但是這一次，有專家拋出觀點，由於數據量和運算能力的增強，人工智慧終於進入了成熟期，從現在開始將是是一場新的技術革命的開端。不同於以往互聯網創業大潮中的「風口」，人工智慧的「風口」也許在很長一段時間不會消失，因為這是一個不可逆轉的趨勢。

至少在現在，人工智慧目前已經有足夠的能力改造商業，如媒體、金融領域，重塑那些流程化、數據化的確定性的場景，而這也僅僅是開始。

更多的行業等待被改造，這將是智能革命的第一波浪潮。

更多思考

除了對於未來不確定性的擔憂，我們還需要用批判的眼光去看在現在的時間點上，人工智慧是否被過譽。從業者們是否能夠在現有技術突破的基礎上去實踐、做好產品，是炒作概念之外的正道。

現在人工智慧領域的學術研究，中國已經處在世界第二的位置，僅次於美國。而在深度學習方向上的論文發表數已經超越了美國。正如李飛飛在接受記者採訪時提到，我們應該「多把注意力放在基礎科學研究上」，的確，過度的炒作往往使得人們只關注膚淺的表象而不關注技術的實質。

而從國家層面來說，以百度、科大訊飛等為首的中國人工智慧公司則力求跟進美國在這方面的技術。還有很多在美國的人工智慧博士回到中國加入到創業的隊伍中。在互聯網時代，中國的科技創業者與從業者證明了他們整合產品和工程技術能力，以及中國的巨大市場帶來的紅利。在人工智慧的未來，在中國應該也會有更大的機會空間。

另外，吳軍在《智能時代》一書中說到：」大數據導致機器革命的到來，這對未來社會的影響不僅僅存在於經濟領域，而是全方位的。儘管總體上這些影響是正面的，從長遠看會使我們未來的社會變得更好；不過和以往的技術革命一樣，智能革命也會帶來很多負面的影響，特別是在它發展的初期，而這些影響可能會持續很久。」

目前在這個領域最熱的問題，而且在很長一段實踐內會伴隨人類的問題是「人工智慧將會把我們引向哪裡」。

伴隨著人工智慧的發展，不可避免的就會引出關於人類社會發展的問題，包括失業以及機器倫理等等。我們需要有足夠的心理預期和應對能力，以及對於必然趨勢的尊重和期待。

參考文獻

楊強：《人工智慧的下一個技術風口與商業風口》

吳軍：《智能時代》

Francesco Corea ：《人工智慧簡史》

鄭澤宇：《TensorFlow 實戰Google深度學習框架》

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