五年循環期限已到，我們又要步入「AI寒冬」了嗎？
作者 | Sam Shead
譯者 | Kolen
編輯 | 夕顏
出品 | AI科技大本營（ID: rgznai100）? ? ?
【導讀】過去的十年對人工智慧來說是一個重要的十年，但該領域的研究人員認為該行業即將進入一個新的階段。?
過去幾年裡，人工智慧這項技術的能力被高估，接著被重新審視，圍繞人工智慧的炒作經歷了巔峰和低谷。其巔峰時期被稱為AI盛夏，而低谷期被稱為AI寒冬。
2010年代可以說是人工智慧有史以來最熱門的時期，科技巨頭們一再吹捧人工智慧的能力。被稱為「人工智慧教父」之一的人工智慧先驅學者Yoshua Bengio對英國廣播公司（BBC）說，某些對人工智慧感興趣的公司在2010年代就誇大了AI的能力。
不過，現在有跡象表明，這類炒作可能即將開始降溫。
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劍橋微軟研究院的首席研究員Katja Hofman說：「我感覺到人工智慧正在向一個新的階段過渡。」鑒於在人工智慧上投入了數十億美元，而且未來在人工智慧各個領域可能還會有更多突破，一些研究人員認為將這一新階段稱為「AI寒冬」言論是錯誤的。
機器人大戰法官Noel Sharkey也是謝菲爾德大學（Sheffield University）的人工智慧和機器人技術領域的教授，他對英國廣播公司（BBC）表示，他喜歡「 AI秋季」一詞來描述現在人工智慧所處的歷史時期，這一說法得到了一些其他研究者的認可。
普遍的「高原感」
在2010年代初，作為人工智慧的世界領導者之一，DeepMind通常指的是將在未來某個時候開發的稱為AGI（Artificial General Intelligence-通用人工智慧）的科技產品。它承諾，擁有AGI的機器（被大眾認為是人工智慧的聖杯）將像人類一樣聰明。
DeepMind雄心勃勃的AGI野心引起了谷歌公司的注意，谷歌在2014年斥資約4億英鎊收購了其位於倫敦的人工智慧實驗室（AI Lab），當時谷歌公司還在其官方網站上發布了以下實驗室使命宣言：「Solve intelligence, and then use that to solve everything else」。於是一些人開始談論AGI正在逐漸成為現實，其中包括Elon Musk耗資10億美元打造的AI實驗室，OpenAI以及類似於麻省理工學院教授Max Tegmark的學者群體。
2014年，牛津大學哲學家Nick Bostrom的著作《Super-intelligence（超智能）》更進一步煽動了上述言論的風潮，尼克·博斯特羅姆在其書中預言了一個被機器牢牢控制的世界。
但是在過去的十年內，這些言論越來越不被重視。到2019年底，最具智能的計算機仍然只能勝任一些「狹隘」的選擇任務。
紐約大學的人工智慧研究員Gary Marcus說：「到這個十年結束時，人們越來越意識到，目前的技術只能帶我們到目前這個階段為止。」他認為行業需要一些「真正的創新」才能走得更遠。
愛丁堡的赫瑞特·瓦特大學（Herriot Watt University）對話式人工智慧教授Verena Rieser說：「人們普遍感覺現在人工智慧的發展到了高原期。」
一位不願透露姓名的人工智慧研究員表示，我們正進入一個對AGI特別懷疑的時期。他們說：「公眾對人工智慧的認知日益昏暗：公眾認為人工智慧是一種危險的技術。」
就DeepMind自身而言，它對人工智慧的潛力抱有更為樂觀的看法，這意味著「到目前為止，我們只是在探索可能性的表面。」
「隨著人工智慧社區發現並解決了越來越多的問題，更具挑戰性的問題開始浮現，」DeepMind的研究副總裁Koray Kavukcuoglu解釋說，「這就是為什麼人工智慧是一項長期的科學研究之旅。我們相信，人工智慧將成為有史以來最強大的輔助人類生產、生活的技術之一，這是一項可以解決數千個問題的發明。在接下來的十年中，將會再接再厲推廣人工智慧系統的功能來幫助實現這其巨大的潛力——既要建立在已經取得成功的方法之上，又要研究如何構建能夠處理廣泛任務的通用人工智慧。」
路漫漫其修遠兮
儘管AGI不會很快被創造出來，但是機器已經學會了如何處理複雜的任務，例如：
玩中國古代棋盤遊戲
人臉識別
將文本翻譯成成各種語言
發現醫學腫瘤
汽車自動駕駛
識別動物
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前DeepMind的成員Edward Grefenstette（他現在作為一名研究科學家在Facebook人工智慧研究小組工作）說，「這些進展的相關性有時被誇大了。」
「這一領域在過去十年里取得了長足的進步，但我們非常清楚，要使機器真正智能化，我們在科學和技術進步方面還有很長的路要走。其中最大的挑戰之一是開發在數據和計算能力方面更有效的演算法，以學習如何很好地解決問題。在過去的十年中，我們已經看到通過擴大數據和計算的規模而取得了令人印象深刻的進步，但這並不適合解決每個問題或無法擴展運用到解決其他問題。如果我們想擴展到更複雜的行為，我們需要用更少的數據來做得更好，而且我們需要推廣更多方面」，他說到。
Neil Lawrence最近離開了亞馬遜公司，作為第一位由DeepMind資助的機器學習教授加入了劍橋大學，他認為人工智慧產業仍處於「充滿奇蹟的年代」。
迎接現實的檢查
那麼人工智慧到2020年代末會是什麼樣子，研究人員將如何著手開發它呢？
亞馬遜前人工智慧研究人員Catherine Breslin說：「在未來十年，我希望我們能看到對人工智慧能力的一種更為慎重、更為現實的看法，而不是我們迄今所看到的那些炒作。」
在過去的十年里，「人工智慧」這個詞成為了一個真正的流行語，各種類型和規模的公司都緊盯著這個詞，然而他們通常是為了營銷目的。
谷歌駐柏林的前人工智慧研究人員Samim Winiger表示：「被歸為『人工智慧』一詞的各種事物將分別得到認可和討論。在過去的10-20年中，我們稱之為『人工智慧』或『機器學習』，將被視為 『計算』的又一種形式」。
原文鏈接：
https://www.bbc.com/news/technology-51064369
（*本文為AI科技大本營翻譯文章，轉載請微信聯繫1092722531）
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