人工智能迎爆发式发展 或成“下一个风口”

 依托深度学习的强化、计算能力的提高以及大数据的训练，人工智能在2016年迎来爆发式发展“元年”，并在2017年的第一个月继续带来惊喜。

　　在与人工智能的PK中，人类终于挽回了一点“尊严”。1月13日晚，江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”进入第二轮，人工智能机器人“小度”挑战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷，双方1∶1打成平手。拥有超常听力的孙亦廷对此结果表示满意，因为“战平了总比输了好”。

　　此前，“小度”凭借在人工智能和人脸识别领域的深厚积累，以3:2战胜“世界记忆大师”王峰。而在更早之前，AlphaGo的升级版Master也在网上横扫中日韩顶尖围棋高手，取得60局连胜。从AlphaGo到Master,从战胜李世石到连胜60局，大多数人都没有想到人工智能的进化速度竟然会这么快。

　　依托深度学习的强化、计算能力的提高以及大数据的训练，人工智能在2016年迎来爆发式发展“元年”，并在2017年的第一个月继续带来惊喜。各行各业都在尝试嫁接人工智能技术，希望借助这个新的“风口”插上翅膀。

　　与此同时，也有资深研究者警示，目前的人工智能还远远没有达到“能理解会思考”的水平，仍处于弱人工智能阶段。在涉及人工智能的投资和论坛逐渐增多的当下，有必要反思：人工智能究竟是如何自我进化的?这样的进化方向和速度，与全民关注、“风口”化的投资热情是否相适应?

　　百度首席科学家吴恩达认为，对人工智能的研究，中国在应用和数据等方面已经做得比美国和欧洲还要好，这样的好处是，中国的人工智能研究在应用端可以获取大量数据以不断训练和进化。“有好几个技术都先在中国落地，比如说深度学习变得越来越多，使用语音智能、图像识别来做搜索。”

　　中国科学院计算所研究员山世光也认为，2012年以来，大数据和GPU的运用确实极大地帮助了深度神经网络的发展，大数据则是深度神经网络的“原料”。这一轮的人工智能热潮极大地受益于深度学习的进步，但数据仍起着核心作用，“如果没有大数据的话，这次人工智能热潮不太可能出现”。但他也提醒，当前被广泛使用的基于大数据的深度学习技术并不能解决所有问题，“我们还需要点儿其他东西”。

　　人工智能门槛高，创新容易创业难

　　相比于科研人员对人工智能的谨慎考虑，资本对人工智能的嗅觉显然更加敏锐，而且采取行动的速度也非常快。

　　网易科技联合乌镇智库共同制作的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016(投资与融资篇)》显示，在过去一年中，中国大陆在人工智能领域的投资规模大约为10亿美元(约合人民币68亿元)，总共发生202次投资，新增企业数量和投资金额依然维持在高位水平。虽然人工智能已经成为近年来一个新的创业领域，并且获得资本的大力追捧，但在中国青年报·中青在线记者的采访时，许多业内资深人士仍然提醒创业者，人工智能属于高技术门槛的领域，科技创新的空间还很大，创业难度比其他领域大得多。

　　1月14日，在GIF2017极客公园创新大会上，搜狗公司CEO王小川提醒，从以往经验来看，技术、产品、用户和商业价值，是人工智能创业必须面临和解决的几大问题。“如果一开始没有技术含量，就很难变成产品;进一步说，即使有技术也不一定有产品，不一定有用户的规模;再进一步说的话，就算是有技术、有用户规模，也不一定就能带来大的商业价值。”王小川以谷歌公司的AlphaGo为例分析称，虽然目前技术已经面世，而且让很多人都感到很酷，但还没有足够的用户规模和商业价值。

　　一些已经开始形成用户规模的人工智能技术和产品，例如语音识别与合成、人脸识别等，王小川认为虽然已经展现出商业价值，但给用户带来的实际影响还不够大。“既是黑科技，又有很大的用户规模，并且有很大商业价值的产品，目前还没有面世。”

　　山世光也是人工智能领域的创业者，他的另一个身份是中科视拓的董事长。身处人工智能创业的浪潮中，他认为人工智能领域的创业者不能单独作为一项技术的实践者，因为技术本身只是产品或系统中的一个环节。

　　“从创业角度来看，如何把自己放进产业中，如何打通上下游产业链都是很难的。不应该把自己局限于技术提供商，否则很容易受到上下游(企业)的影响。”山世光提醒创业者，“AI科技创新机会多多，但是创业难度很大，所以要谨慎进入，创业公司可以关注大公司暂时没有触及的方向，做一些垂直化的细分产品。”

　　从国际经验来看，引领人工智能浪潮的多是谷歌、百度等大公司，无论是技术、数据、人才还是资金，创业公司在这个领域要面临的门槛都非常高。百度深度学习实验室主任林元庆曾在美国学习、工作多年，根据他的观察，目前人工智能领域的创业机会和空间非常巨大，但商业上成功的周期比较长，至少要5年。“虽然这对于创业型公司而言会有比较大的压力，但也有不少创业公司自己做得很好然后被巨头收购了，比如Deepmind，所以说成功不能只看眼前。”

　　“风口论”对人工智能一定是好事吗

　　中国对人工智能领域的重视和投入引发了国外科技界和媒体的关注。《麻省理工科技评论》预言，2017年可能是中国开始演变成人工智能产业主力军的一年，中国的科技企业正积极向人工智能自主研发大踏步迈进。

　　但《麻省理工科技评论》的文章也提醒，2016年人工智能在中国也经历了一些“被风口化”的炒作。如果人工智能在科技上的突破没有想象中来得那么快，那之前所谓的“风口论”会将人们引向失望的边缘，之后估值虚高的创业公司会大量死亡，投资源头走向枯竭。

　　在学术研究界看来，“风口化”的炒作需要警惕。NIPS(神经信息处理系统大会)的学术研讨会开场就为一个名为RocketAI的假公司举行发布会，意在讽刺很多在学界围绕AI不务实、盲目夸大的现象。虽然这个活动本身的有效性有待商榷，但是它所反映的问题是真实的。

　　在投资界，对于人工智能的讨论也颇为微妙。

　　顺为资本副总裁孟醒认为，目前人工智能领域的泡沫肯定存在，但泡沫带来的不全是坏处。“风口论”给人工智能带来的有利影响是，为这个领域吸引了资本、研发人才和创业者进入，并且推动人工智能进入医疗、工业等传统产业并产生深度融合。坏处是可能带来过高的期望值，如果出现低于预期的体验，会产生巨大的经济波动。

　　洪泰创新空间投资总监杨钤认为，人工智能现在还处于泡沫曲线的上升期，还没有达到顶峰，“这对于一个需要很长周期实现技术突破的领域来说还不够”。杨钤说，由于人工智能仍面临很高的技术门槛，因此不一定适合所有人和资源都参与，首先要有一定的技术和对行业的理解。

　　在60年的发展进程中，人工智能经历过两次退潮的“寒冬”,山世光认为，其中很大程度上是因为技术发展存在不确定性，有时技术发展的速度没有公众想象得那么快，导致一些过度承诺没兑现，造成政府、公众、媒体对人工智能失望。

因为人工智能技术发展的不确定性，将门创投CTO沈强认为无论是研究界还是资本界都要保持清醒的态度，应该做好长期的心理准备，不要因为这个市场热了就去创业，也不要因为市场退潮就不投资。

　　“它不是突然热一下然后过去，人们往往高估了短时间内人工智能带来的影响，又低估了它在长期中产生的影响，这个事情需要冷静客观地看待。”沈强说。