摘要:
過去,人工智能曾經歷高速進步和熱潮炒作,但緊隨而至的是投資與公眾關注度的日漸降低,人們將其稱為“AI之冬”。
寒冬首次出現在20世紀70年代,以技術進步的放緩與政府資金的枯竭告終;80年代又發生了一次爆發,卻未能迎來預期的商業影響。
如今,AI熱潮以前所未有之勢再次席卷而來。關于人工智能在2017年行業中的影響力,Forrester Research對612家企業以及技術專家進行調查發現,有58%的受訪者表示其機構正在研發人工智能,12%的受訪者表示相關技術正在投入使用。
美國市場研究公司Gartner已經連續第二年將人工智能列為第一大戰略性技術。谷歌、IBM、Salesforce和蘋果等公司對私有人工智能公司的收購也在不斷升溫——僅2016年,全球就有40筆與人工智能相關的收購交易。
尷尬的是,現實中大部分人工智能并非如描述得那般驚艷地存在,它更像一個軟件或系統,附加在產品上,成就了一件“高級”的外衣。
對此,高通風險投資公司(Qualcomm Ventures)投資人Varun Jain指出, “許多無法籌集資金的公司試圖將自己定位為人工智能公司”。而他見過最離譜的案例是,是有些公司僅僅是使用以人工智能供電的Wi-Fi路由器,就宣稱自己是人工智能類團隊。
類似的故事不止一例。Facebook甚至也公開宣稱它們能通過人工智能識別出社交平臺上那些有自殺傾向的用戶,但用過之后就會發現,它只是提供了一個針對發帖敏感字眼的識別系統。
什么才是真正的人工智能?從2016年的很多事態可以發現,如谷歌翻譯的巨大進展、谷歌DeepMind在圍棋比賽中的勝利、亞馬遜Alexa 的自然會話接口以及特斯拉的自動駕駛功能……都由機器學習的進步所推動,更確切的說,是深度學習神經網絡。
這一切也表明,人工智能要完成的任務都涉及這幾個方面的因素:數據收集、預測、判斷和行動。
早在明清之際,思想家王夫之、黃宗羲、顧炎武等因反對當時偽理學家不切實際的空虛之學,提出“經世致用”,認為學習、征引古人的文章和行事,應以治事救世為急務。創業不是科研項目,從科研出發到核心技術,進而形成產品,關鍵的地方在于“致用”。
“人工智能一定要跟一個領域、一個產業相結合”,周鴻祎曾表示自己對人工智能的看法,“舉個例子,比如推出AlphaGo的DeepMind,是谷歌收購的一家英國的公司,下圍棋只是他們體現人工智能的一個方式,他們未來可以用這種計算機算法來做很多事情,比如用計算機管理共同基金,投資回報率比人工管理的基金高一個百分點,它就可以成為全世界最大的基金管理公司。所以我們在美國看到了很多企業從務實的角度,都是把人工智能和很多東西結合。”
而現在,在技術與產業之間,存在一道需要突破的屏障——人才。谷歌在人工智能和機器學習領域的資深研究員Dr. Greg S Corrado表示,人才是人工智能目前發展最大的瓶頸,這里所指的人才有兩類,一類是那些能真正理解并運用人工智能工具的工程師;另一類則是有創新意識和商業頭腦的人才,能有效地將人工智能技術進行更廣泛應用。人工智能的研究和應用是交叉性、綜合性極強的過程,鑒于專業門檻,真正懂技術又懂產業的人才還較為匱乏。
人工智能似乎迎來了最好的創業時代。但目前多數人工智能企業還沒有清晰的商業模式、創造有商業價值的公司。
為此,獵云網將4月13日于北京四季酒店召開的“解碼人工智能·2017人工智能產業創業創新峰會”的主題定為“精·識·制·用”,正是希望通過人工智能領域著名學者、頂級專家和業界精英代表的參與,共同探討當今AI的發展創新與變革,將產業與人們的實際應用相結合,為人工智能的普及奠定可行性的基礎。
“精·識·制·用”借鑒先賢“經世致用”的智慧,寓意通過大數據的精準畫像,以智能識別為輔助,通過與產業制造相結合,來實現生活實際的應用,它與今天人工智能的創業趨勢不謀而合。
作為計算機科學界的“圣杯”,人工智能被《2016年世界經濟論壇報告》預測為第四次工業革命的核心技術代表,并由此引發了國內外互聯網巨頭和資本的跑馬圈地。
“奇點”來臨,現場45+行業大咖及與會嘉賓將從“精·識·制·用”四個角度全面解讀下一個十年人工智能的機會與挑戰。群雄逐鹿之下,誰能引領技術創新,誰就將贏得人工智能市場的主導!
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