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

近年來，人工智能(AI)創(chuàng)新的快速崛起及其相關技術的穩(wěn)步進展，已經(jīng)讓過去的許多技術承諾終于得以實現(xiàn)了。這項首度在1955年引進的技術帶來了不少成就，但失敗的案例也不在話下，因而讓許多人質疑我們是否可能在日常生活中見證它發(fā)揮全部的潛力。

大多數(shù)的人應該還記得1970年代和1980年代時的經(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，缺少先進技術加上消費者的興趣漸減，讓AI在過去25年來一直無法實現(xiàn)早期的那些承諾，甚至退化至研究領域以及高度專業(yè)化的利基。

時至今日，我們再度處于快速的AI創(chuàng)新之中。對于信息技術的興趣、能力與涉入程度，持續(xù)突破新的高度，AI的應用也迅速滲透至成千上萬的日常生活任務中。隨著機器學習技術的最新進展以及日益增加的消費需求，我們已經(jīng)從AI的低點復蘇了，如今正尋找看似無限的可能性。新一代以語音啟動的個人助理，如Alexa、Google Home與Apple HomeKit，能夠控制所有的家電設備，無所不在的聊天機器人更簡化了多種服務流程，如在線銀行、回答與健康有關的問題等等，這些都承諾將持續(xù)推動現(xiàn)有技術成長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重要的問題——AI將就此停留，或者只是我們另一個不切實際的期望，而終將在幾年后泡沫破滅？雖然AI目前滲透至日常活動中，但已發(fā)展到足以說AI成功地糾正過去所有的疑慮了嗎？想想看我們最近目睹的現(xiàn)象：對于特斯拉(Tesla)自動駕駛模式的期待及其所引發(fā)的爭議。在現(xiàn)代AI運動背后的技術——機器學習、大數(shù)據(jù)、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和自然語言處理等等進展，足以讓AI之名當之無愧嗎？

答案是既是肯定也是否定的。當然，最近在人工智能的進展已經(jīng)證實較過去更成功。雖然過去將AI炒作成實時消費應用相當不切實際，但僅在過去五年來的進展，已經(jīng)讓AI成為一種更可行的主流商用解決方案了。今日的技術在資料方面蓬勃發(fā)展，過去五年來也見證了龐大的資料累積。結合數(shù)據(jù)庫技術的改善，以及提高計算機運算能力，來處理可用的資料，AI已經(jīng)從科學與學術應用領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運動的成就主要取決于幾項關鍵因素，其中包括來自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發(fā)人員。再者，來自IBM、Yahoo!、Salesforce和Apple等大型企業(yè)與技術領導者的承諾，更有助于確保AI在未來占有一席之地，他們也將續(xù)耕耘這一技術領域，并進一步推動在數(shù)據(jù)安全、計算機輔助診斷、購買預測、錯誤偵測等領域的進展。

這些“大咖”廠商的長期投資，可說是確保AI實力的有力證據(jù)。如果你打算為AI技術結合較低的價格點，來自業(yè)界巨擘的承諾、越來越多的可用數(shù)據(jù)等待進行分析，以及改變消費者對于所能成就的期待，越來越清楚的是，這一次對于AI重新萌生的興趣是真實的，這一次不會再出現(xiàn)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？由于AI的表現(xiàn)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，因而機器還無法在無人干預的情況下獨立操作。諸如機器學習、數(shù)據(jù)探勘和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，都無法僅以自己的知識自我學習或發(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(shù)據(jù)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(xiàn)規(guī)律性或某種模式——即使這種模式是人類無法看到的，以及快速且有效地處理例行任務，不過，他們還不能在一些問題上創(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(xiàn)代統(tǒng)計學技術的進展，雖然有人可能會覺得不符合傳統(tǒng)的AI，本質上也不具有AI的“智能”能力。然而，AI近來的復興，已經(jīng)證實對于商業(yè)與消費端這兩個領域的各種不同應用相當有幫助。未來，我們將推動AI進步到什么程度，取決于業(yè)界大廠的持續(xù)投資、在數(shù)據(jù)技術與算法方面的更多進展，以及發(fā)現(xiàn)更多有利于消費者和企業(yè)的應用。

摘自 FT中文網(wǎng)