AI將就此停留，或者只是我們另一個(gè)不切實(shí)際的期望，而終將在幾年后泡沫破滅？雖然AI目前滲…..

近年來(lái)，人工智能(AI)創(chuàng )新的快速崛起及其相關(guān)技術(shù)的穩步進(jìn)展，已經(jīng)讓過(guò)去的許多技術(shù)承諾終于得以實(shí)現了。這項首度在1955年引進(jìn)的技術(shù)帶來(lái)了不少成就，但失敗的案例也不在話(huà)下，因而讓許多人質(zhì)疑我們是否可能在日常生活中見(jiàn)證它發(fā)揮全部的潛力。

大多數的人應該還記得1970年代和1980年代時(shí)的經(jīng)典案例——《星際迷航》(Star Trek)中的計算機HAL 9000以及ELIZA等計算機程序進(jìn)入了我們的集體意識。然而，由于成本的限制與資源受限，缺少先進(jìn)技術(shù)加上消費者的興趣漸減，讓AI在過(guò)去25年來(lái)一直無(wú)法實(shí)現早期的那些承諾，甚至退化至研究領(lǐng)域以及高度專(zhuān)業(yè)化的利基。

時(shí)至今日，我們再度處于快速的AI創(chuàng )新之中。對于信息技術(shù)的興趣、能力與涉入程度，持續突破新的高度，AI的應用也迅速滲透至成千上萬(wàn)的日常生活任務(wù)中。隨著(zhù)機器學(xué)習技術(shù)的最新進(jìn)展以及日益增加的消費需求，我們已經(jīng)從AI的低點(diǎn)復蘇了，如今正尋找看似無(wú)限的可能性。新一代以語(yǔ)音啟動(dòng)的個(gè)人助理，如Alexa、Google Home與Apple HomeKit，能夠控制所有的家電設備，無(wú)所不在的聊天機器人更簡(jiǎn)化了多種服務(wù)流程，如在線(xiàn)銀行、回答與健康有關(guān)的問(wèn)題等等，這些都承諾將持續推動(dòng)現有技術(shù)成長(cháng)的浪潮以及重建消費者的信任與需求。

然而，這種新的浪潮也導致了一個(gè)重要的問(wèn)題——AI將就此停留，或者只是我們另一個(gè)不切實(shí)際的期望，而終將在幾年后泡沫破滅？雖然AI目前滲透至日?；顒?dòng)中，但已發(fā)展到足以說(shuō)AI成功地糾正過(guò)去所有的疑慮了嗎？想想看我們最近目睹的現象：對于特斯拉(Tesla)自動(dòng)駕駛模式的期待及其所引發(fā)的爭議。在現代AI運動(dòng)背后的技術(shù)——機器學(xué)習、大數據、深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和自然語(yǔ)言處理等等進(jìn)展，足以讓AI之名當之無(wú)愧嗎？

答案是既是肯定也是否定的。當然，最近在人工智能的進(jìn)展已經(jīng)證實(shí)較過(guò)去更成功。雖然過(guò)去將AI炒作成實(shí)時(shí)消費應用相當不切實(shí)際，但僅在過(guò)去五年來(lái)的進(jìn)展，已經(jīng)讓AI成為一種更可行的主流商用解決方案了。今日的技術(shù)在資料方面蓬勃發(fā)展，過(guò)去五年來(lái)也見(jiàn)證了龐大的資料累積。結合數據庫技術(shù)的改善，以及提高計算機運算能力，來(lái)處理可用的資料，AI已經(jīng)從科學(xué)與學(xué)術(shù)應用領(lǐng)域轉移到更廣泛的企業(yè)軟件消費以及取得消費者認同了。

如今，AI運動(dòng)的成就主要取決于幾項關(guān)鍵因素，其中包括來(lái)自Google、微軟(Microsoft)和亞馬遜(Amazon)等主要業(yè)者支持AI的新平臺，打造利用這些平臺的大量開(kāi)發(fā)人員。再者，來(lái)自IBM、Yahoo!、Salesforce和Apple等大型企業(yè)與技術(shù)領(lǐng)導者的承諾，更有助于確保AI在未來(lái)占有一席之地，他們也將續耕耘這一技術(shù)領(lǐng)域，并進(jìn)一步推動(dòng)在數據安全、計算機輔助診斷、購買(mǎi)預測、錯誤偵測等領(lǐng)域的進(jìn)展。

這些“大咖”廠(chǎng)商的長(cháng)期投資，可說(shuō)是確保AI實(shí)力的有力證據。如果你打算為AI技術(shù)結合較低的價(jià)格點(diǎn)，來(lái)自業(yè)界巨擘的承諾、越來(lái)越多的可用數據等待進(jìn)行分析，以及改變消費者對于所能成就的期待，越來(lái)越清楚的是，這一次對于A(yíng)I重新萌生的興趣是真實(shí)的，這一次不會(huì )再出現泡沫破滅的情況了。

但這些公司能善加利用真正的人工智能技術(shù)？由于A(yíng)I的表現一直位居重要位置，我們必須明白，“人工智能”的真正意義仍只有幾年之久，而非發(fā)展幾十年了，因而機器還無(wú)法在無(wú)人干預的情況下獨立操作。諸如機器學(xué)習、數據探勘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)，都無(wú)法僅以自己的知識自我學(xué)習或發(fā)明任何事物。

就像AI一詞所暗示的，機器必須依靠已知的數據集和預先編程的反應和行為，才能充分發(fā)揮作用。換言之，AI能在龐大的資料量中發(fā)現規律性或某種模式——即使這種模式是人類(lèi)無(wú)法看到的，以及快速且有效地處理例行任務(wù)，不過(guò)，他們還不能在一些問(wèn)題上創(chuàng )造新穎的解決方案，這是因為他們是相當依靠編程和演法的。

正如我們知道的，AI如今能善加利用現代統計學(xué)技術(shù)的進(jìn)展，雖然有人可能會(huì )覺(jué)得不符合傳統的AI，本質(zhì)上也不具有AI的“智能”能力。然而，AI近來(lái)的復興，已經(jīng)證實(shí)對于商業(yè)與消費端這兩個(gè)領(lǐng)域的各種不同應用相當有幫助。未來(lái)，我們將推動(dòng)AI進(jìn)步到什么程度，取決于業(yè)界大廠(chǎng)的持續投資、在數據技術(shù)與算法方面的更多進(jìn)展，以及發(fā)現更多有利于消費者和企業(yè)的應用。

摘自 FT中文網(wǎng)