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人工智能未来的发展我们可以预测到吗

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发表于 2019-9-29 17:38:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
2019年6月,剑桥大学发布了《AI全景报告》,部分内容可见文章《剑桥2019年度《AI全景报告》聚焦中国,盘点全球AI大势》,该文章导读说:剑桥2019年度《AI全景报告》出炉,全方位总结过去一年来AI领域的研究成果与突破、人才形势、产业动态、政府政策,并作出未来预测。今年的报告额外关注中国,专门新设一章,介绍中国的AI技术、企业和应用的迅猛发展。
不过“本文重点对报告中的AI研究、AI人才以及中国三部分内容作出介绍。”对产业动态、政府政策以及未来预测并没有介绍,其中产业动态、政府政策都是长篇大论,估计很多读者也没有多大兴趣看,我就把产业动态几个主要数据说一下:
人工智能领域的全球风险资本投资以每年270亿美元的速度增长。
与2017财年相比,2018财年的资本投入增加了近80%,北美市场占有率为55%。
大的科技公司继续吞噬新的人工智能初创公司,自2010年以来,美国5大科技巨头(Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoft)累计完成了60笔人工智能初创企业收购。
我想读者们可能最感兴趣的还是“未来预测”,早知未来事恐怕是每个人的心愿,所以就在这介绍下这一部分:
未来12个月的6个预测
1、将有一波新的初创企业开始应用自然语言处理研究的最新突破。在接下来的12个月里,他们将共同筹集超过1亿美元的资金。
2、自动驾驶技术仍处于研发阶段。2019年,没有一家自动驾驶汽车公司的驾驶里程会超过1500万英里,而这仅相当于加州1000名司机一年所驾驶的里程。
3、将会有一家非美国5大科技巨头的财富2000强公司采用隐私保护深度学习技术,以加强其数据安全和用户隐私政策。
4、高等学校将设立专门的人工智能本科学位,以填补人才空缺。
5、谷歌在量子计算硬件方面将会有重大突破,并会引发至少5家新的初创公司尝试进行量子机器学习。
6、随着人工智能系统越来越强大,人工智能的治理成为一个更大的话题,至少会有一家大型人工智能公司将对其治理模式进行实质性改变。
不知读者们看完这6个预测有何感想,反正我是比较失望的,因为基本上都是人所共知的事,算不上是什么预测,而且这些预测并没有多少亮眼之处,其指导作用似乎也有限,下面我们来一一梳理一下:
1、正如报告中所说,自然语言研究有了不少突破,虽然这些突破是否是质的飞跃还未可知,但有了突破,就有公司,尤其是初创公司,会将其付诸实际应用,这都是普通人能想到的。包括一亿美元投入资金的数额,也没有什么出人意料之处。人们更想知道的是,应用这些新突破到底会产生什么样的实际效果,如果能有这样的预测,那么还有点意思。
2、自动驾驶技术仍处于研发阶段,这似乎也是人所共知的,现在已没有人奢望短期内能乘上完全自动驾驶的汽车,尤其是12个月内则更不可能。业内专家们都认为完全的自动驾驶太困难了,甚至估计还需要十年才能实现。至于所测试的里程数,则不太重要了。
3、由于深度学习技术越来越成熟,隐私保护和数据安全又有着很大的需求,因此会有公司将深度学习技术应用到这方面来。如果5大科技巨头公司已经采用,那么其它位于世界前列的公司也会采用,则是不言而喻的。另外预测的数据也有点搞笑,2000家公司中会有1家公司采用,这明显是算命先生的套路,撒个大网,总能命中一、两个。
4、高等学校正在开设专门的人工智能专业、甚至是学院,新闻上常常都看到这样的报道,所以已经不需要谁来预测这件事了。
5、12个月内,谷歌在量子计算机上有重大突破,且有公司将其应用于机器学习。谷歌之前已经发了新闻说今年将会在量子计算机上取得突破(参看《量子霸权何时到来?谷歌专家:或许就在今年》),所以这个也算不上是预测。说5家公司将会把谷歌的量子计算机应用于深度学习,这个勉强算个预测吧。
不过,这项预测准不准就难说了,首先是否能有所谓的重大突破,希望不是仅把谷歌的宣传用来作预测,像谷歌眼镜、自动驾驶等都有过类似宣传。因为量子计算机的难度是非常高的,目前全世界各国或各巨头的研究进展大概都还在幼儿园阶段,谷歌突然说它12个月后就要大学毕业了……我们拭目以待吧,但愿能像AlphaGo一样给我们一个巨大的惊喜。即使就算有了很大的突破,是否就到了完全的实用阶段,仍是令人怀疑的,所以说有多家公司这么快就会将其用于机器学习,是否太乐观了点?
6、对人工智能的治理已被提到议事日程上来,这也是大家都知道的,中国还于2019年6月发布了《新一代人工智能治理原则》,这也不是什么新鲜事了。而在这种情况下,自然是会有公司做出相应行动,也是顺理成章的事。只不过,应不应该这么快就如此高调地提人工智能治理,则是有待商榷,我在文章《人工智能需要“治理”吗?》专门讨论此事。当然,这和预测本身并没有太大关系。
其实,也难怪这篇报告的作者,预测本来就是个非常难的事,有句俗话说得好:有钱难买早知道。就算是常规传统行业,想要做出比较准确的预测都很困难,更不要说人工智能这种行业,正处于发展的初级阶段,什么是智能等一些基本概念还没有统一的定义,智能是如何产生的也不清楚,人工智能的正确道路也还没有找到,主流的深度学习正在受到质疑……,同时行业又是处在高速发展时期,可想而知,这种情况下做出的预测能有多少准确性?
这让人不由得想起个人电脑刚兴起时,比尔·盖茨说:电脑有360k(0.36M)内存足够了,再多也没有什么用。而我现在用来写这篇文章的电脑内存是16G(16,000M)。

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