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六大障礙阻礙人工智慧創新發展的步伐

乍一看,人工智慧產業似乎火了,消費者需求巨大,投資者興趣濃厚。事實上,對人工智慧初創企業的風險投資從2014年的32億美元上升到了2017年的前5個月的95億美元。人工智慧的發展有無數令人興奮的前景,包括醫療、農業和其他技術領域的應用,但人工智慧產業還不是一個失控的列車。

目前,人工智慧有足夠的熱情支持它,但這些重大的障礙阻止它實現更爆炸性的增長:

1、靈活性

年輕的創業公司最大的優勢之一是他們的能力是精簡、快速和靈活的;大公司常常會經歷長期的決策過程和無法轉向,但更小、更靈活的公司能夠對新環境做出快速反應,並能更有效地適應新環境。然而,人工智慧初創公司並不一定享有這種優勢;因為人工智慧非常複雜,而且依賴於很多未知的變數,所以很難在項目的中間換擋。這可能會讓一些人工智慧初創公司在水裡死掉,或者讓項目遠遠超過最初設定的時間表。

2、人才短缺問題

精通機器學習和創新能力以創造新特性的專業人員數量非常少。人工智慧領域存在人才短缺問題,這對該行業的發展速度產生了深遠的影響。

熟練的人工智慧開發者可以要求高額的薪水,這使得創業公司很難負擔得起,甚至那些有現金的人也很難填補他們的空缺職位。

3、競爭

有數百個有趣的人工智慧初創公司正在發展中。這聽起來像是一個令人興奮的前景,消費者希望得到一些下一代技術,但它也提出了一個重要的問題:競爭。初創公司被迫做出更快的決策,更快地進入市場,並削減功能以打敗競爭對手。這導致一些初創企業更快地耗盡精力,而另一些公司則推出劣質產品。

4、銷售周期不可預測性

很少有人工智慧產品有明確的銷售周期。它被幾個變數和幾個主要原因所掩蓋。例如,人工智慧仍然是一個相對較新的領域,所以它的市場還沒有明確定義。許多應用程序可以很好地針對單個用戶或公司,並且很難準確地預測您的產品在開發周期的最後會是什麼樣子——即使您有一個有遠見的計劃。這使得人工智慧初創公司很難準確預測其收入來源,更難以確保在其早期增長期間維持足夠的收入。

5、機器學習的複雜性

不用說,編程高級人工智慧的功能是非常複雜的。如果您遵循現有的公式,並依賴於我們已有的集體知識,機器學習就變成了簡單的複製、粘貼和調整,使之略有不同。但要想在這個領域真正地創新,你需要豐富的知識和經驗,需要額外的創新精神來支持你。

6、處理能力

大多數人工智慧系統需要大量的處理能力來工作。直到最近,這一直是一個重要的限制因素;許多初創公司沒有獲得完成工作所必需的處理單元。現在,像英偉達這樣的公司正在享受為人工智慧應用程序加工晶元的需求,享受著創紀錄的銷售和利息。然而,總的來說,處理增長並不能完全跟上最新的人工智慧技術,而且這一基本限制可能會繼續成為開發人員的問題。

人工智慧會看到經濟放緩嗎?

那麼,我們是否會看到人工智慧技術進步的放緩?在短期內,這是可能的,儘管高水平的消費者刺激和風險資本可能會抵消其中一些影響。隨著技術變得更容易理解和更容易掌握,領域中的創新者自然會克服許多這些問題。在那之前,他們將繼續使已經很複雜的行業複雜化。


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