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AI發(fā)展進(jìn)入平臺期了嗎?

2019年6月14日 07:54  21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道  

6月13日,CES Asia2019在上海落幕,展會上,人工智能依舊是關(guān)鍵詞之一。除了熟知的人臉識別、語音識別外,智能語音機(jī)器人、水下機(jī)器人、以及一眾智能家居產(chǎn)品,紛紛落地探尋產(chǎn)業(yè)化。

近年來得益于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)突破,人工智能浪潮再次涌現(xiàn)。從底層的芯片,到框架模型、再到算法、應(yīng)用,硬件和軟件都得到了更迭。這些年崛起的人工智能巨頭、創(chuàng)業(yè)公司內(nèi)集中了如此多的頂尖人才和巨量資本,當(dāng)下格局未定,人才繼續(xù)流動,而大眾的期待值一直在上升。

然而到了2019年,大家對于人工智能未來的爭論愈發(fā)激烈。一方面,有專家指出,深度學(xué)習(xí)再前進(jìn)一步遇到了理論瓶頸;另一方面,人工智能在商用和結(jié)合行業(yè)的過程中,困難不少。

首先,其實(shí)學(xué)界一直在探討,要怎么解釋和證明深度學(xué)習(xí)的原理。對于計算的“黑盒子”,我們知其然,不知其所以然。對于單一的場景,可以利用深度學(xué)習(xí)的計算提出較好的解決方案,但是面對更為復(fù)雜的場景,對于大數(shù)據(jù)的運(yùn)算就無法把控。

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的國際專家、創(chuàng)新工場科研合伙人張潼向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示:“深度學(xué)習(xí)是用大的模型,大的數(shù)據(jù)這套思路來運(yùn)作,這套思路獲得了挺大的成功,也應(yīng)用到現(xiàn)在工業(yè)界中。但的確它往前走會有一些缺陷,這是我個人的觀點(diǎn)。從數(shù)學(xué)上,從原理上來講,大家都在理解這方面還需要加深。下一步要解決復(fù)雜場景,只靠它是不行的!

所以,在張潼看來,需要從原理上對深度學(xué)習(xí)再理解,“現(xiàn)在也有這種動作,就是逐漸把原理理解得更好,然后針對性地解決數(shù)據(jù)問題,再往前推進(jìn)一步。時間會稍微長一點(diǎn),但我覺得還沒有到瓶頸,大數(shù)據(jù)這一塊以后慢慢變好,之前可能一下能提十個點(diǎn),現(xiàn)在可能提一個點(diǎn),將來可能提0.5點(diǎn),但是還有其他的手段,需要慢慢地研究!

也有業(yè)內(nèi)人士向記者提到,對于深度學(xué)習(xí)的技術(shù),大家容易忽略的問題是學(xué)習(xí)的原料夠不夠,可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)量還是有限,尤其是定制化的數(shù)據(jù)還是不夠的,加工能力不足。如果能夠在產(chǎn)業(yè)鏈上解決有效數(shù)據(jù)的問題,深度學(xué)習(xí)也會得到突破。

其次,除了對技術(shù)進(jìn)步的擔(dān)憂,業(yè)內(nèi)對于人工智能的落地更加關(guān)注,技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中仍存在不少難題,

一位人工智能研究人士告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者:“雖然圖像處理方面有Resnet模型的突破,自然語言領(lǐng)域有Bert模型的突破,使得通用領(lǐng)域的智能研究達(dá)到了新的高度,但在具體的商業(yè)領(lǐng)域依然沒有根本性突破!

如何讓人工智能技術(shù)在復(fù)雜的行業(yè)應(yīng)用中更具價值,是新的挑戰(zhàn)。

在創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛看來,AI正從1.0向2.0升級,從科研到商業(yè)賦能轉(zhuǎn)化,“前期我們發(fā)現(xiàn)AI摘了比較容易摘的果子,AI把互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)部大數(shù)據(jù),流程里面的廣告預(yù)測、商品推薦全都摘掉了,這些果子特別容易摘,因?yàn)橹灰袮I技術(shù)用起來就能得到結(jié)果。然后AI把一些淺層感知的果子摘掉了,比如說語音識別、人臉識別、影像的理解,這些摘掉之后接下來會問AI還能干什么?”

這就回歸到一個問題,AI的本質(zhì)到底是什么?王詠剛說道:“AI本質(zhì)是應(yīng)該幫助人類各個行業(yè)去提高效率、降低成本,但是當(dāng)把這些好摘的果子摘掉之后發(fā)現(xiàn)再進(jìn)一步提高效率,單獨(dú)的AI已經(jīng)很難單獨(dú)承擔(dān)這個義務(wù)、責(zé)任了,所以AI一定要和行業(yè)的知識理解、和行業(yè)的技術(shù)有一個結(jié)合點(diǎn)。而結(jié)合的難點(diǎn)在于今天AI解決的很多問題,在行業(yè)里根本就不是重要價值鏈條的一環(huán),只是錦上添花!

無論是醫(yī)療制藥、制造業(yè),還是交通物流、零售、金融等領(lǐng)域,都是人工智能可以接入的重要場景。

而由于技術(shù)等因素和應(yīng)用難題的影響,也有觀點(diǎn)認(rèn)為2019年是AI寒冬,AI進(jìn)入平臺期的聲音漸起。

但是,王詠剛在接受記者采訪時談道:“我不覺得有什么AI寒冬。AI任何時候都會有行業(yè)里面的一些泡沫,但是泡沫排除掉之后,實(shí)際上AI是一個扎扎實(shí)實(shí)的技術(shù),比如說這個技術(shù)它今天不能做到10分,但能做到5分,很多人對此有一個過高或者過低的期望,這其實(shí)都是不對的。所以我們要客觀地看待AI在整個行業(yè)里面今天的位置!

而從IDC發(fā)布的最新《全球人工智能系統(tǒng)半年度支出指南》來看,人工智能的投資熱度依舊很高,該指南顯示,亞太地區(qū)人工智能(AI)系統(tǒng)支出預(yù)計2019年將接近55億美元,比2018年增長近80%。

不過,無論是技術(shù)突破,還是技術(shù)落地,新一輪突破來臨前還需要一段時間的蟄伏。

編 輯:值班記者
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