人工智慧的“黃金時代”真的來了嗎?

轉載 網絡  2019-11-19 10:38:58  閱讀 72 次 評論 0 條

人工智慧浪潮正在全球迅速、蓬勃地發展,我們似乎已經迎來了人工智慧的“黃金時代”。

數十個國家已經對人工智慧大舉投資,并出臺了相關扶持政策;史丹福大學呼吁美國政府在未來10年向人工智慧生態系統投資1200億美元;美國能源部(DOE)欲利用人工智慧加速科學發現,計劃申請100億美元資金;法國報告顯示,有賴于政府和投資者的支持,2019年新增了38%的人工智慧初創企業。

普華永道預計,到2030年,人工智慧每年將為全球經濟貢獻16萬億美元。

“黃金時代”還是寒冬前兆?

人工智慧的到來同時伴隨著贊譽和爭議:人臉識別、偽造假視頻、假新聞、算法偏見、或導致大規模失業等負面新聞都經常引發人們的擔憂。

對此,布魯金斯學會(Brookings Institution)表示這僅僅是技術進步中不和諧的噪音,就如同人們曾擔心蒸汽機車會使牛不吃草、雞不下蛋、農民破產,而這些擔憂后來被證明是毫無根據的。

而在許多樂觀預期的背后,也有人指出人工智慧技術實則進展緩慢。

一些人聲稱,人工智慧將為這個時代帶來變革性的影響,如同電力帶來了第二次工業革命。這個理論得到了Gartner公司的支持:該公司發布了2019年“人工智慧炒作周期”圖表,圖中顯示,許多人工智慧技術正在創新曲線中上升,這將讓人工智慧發展“火上澆油”。

具體而言,Gartner預計語音識別技術將帶來最顯著的變革,而最新出現的基于AI的8種新技術則分別是AI云服務、AutoML、增強智能、可解釋型AI、邊緣AI、強化學習、量子計算和AI市場。

不過,Gartner表示,處于炒作周期創新觸發階段的技術常常缺乏實用的、可擴展的產品,商業可行性尚未得到證明。

Gartner的另一項研究則顯示,人工智慧的應用滯后于預期,至少在企業中是這樣。困難包括缺乏人才、缺乏高質量數據以及對技術的理解不夠。

不切實際的承諾、宣傳已經帶來了數次“AI寒冬”:關于AI的投資和研究迅速回落。

進展緩慢

早在2016年,就有預測稱,到2020年將有1000萬輛自動駕駛汽車上路,今年10月,現代汽車還表示計劃在自動駕駛及電動汽車領域投資350億美元。

但福特執行長吉姆·哈克特(Jim Hackett)坦承,他們過于樂觀地估計了自動駕駛汽車的到來時間,該公司正在縮減其自動駕駛汽車的相關計劃,并認為首批自動駕駛汽車的能力將有所局限。

Uber先進技術集團的首席科學家拉克爾·烏爾塔森(Raquel Urtasun)也表示,自動駕駛汽車還需要很長的時間才能普及。

同樣,關于AI與腦機接口技術被用于醫學領域、有望治愈疑難病癥(如自閉癥、精神分裂癥)的報導也很多,但仍然停留在研究階段。

利用AI來在浩如煙海的文獻中尋找線索、進行藥物研發有著很大潛力,但算法也可能出錯,而且不夠成熟,需要進行人工過濾。

史丹福大學教授大衛·切瑞頓表示,自從35年前他第一次接觸人工智慧以來,它一直是一項很有前途的技術,而且它仍然很有前途,但“被過度看好了”。

作用有限

目前人工智慧領域方面的進步都只局限于“狹義人工智慧”(又名弱人工智慧)——它只能專注于一件事情。

狹義人工智慧能使許多工作中枯燥、重復的部分自動化,它也只能做到這一點。缺點是它仍然只能擔當人類的助手,作用有限,優點則是人們目前還不需要擔心出現“天網”、“終結者”那樣的超級人工智慧。

例如,社交媒體網站使用的深度學習算法越來越善于識別對象、人,甚至是這些對象和人的詳細特征,但仍然需要人類來辨別和過濾;AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍,但換成戰棋、飛行棋就需要重新訓練。

人類的能力則不僅比人工智慧更加廣泛,在某種意義上學習能力也更強——你不需要看成千上萬張圖片才學會認識“什么是貓”。人們試圖創造一個與人腦相類似的通用人工智慧(AGI),但由于我們自己對大腦及其功能沒有全面的了解,因此很難對其建模和復制。

關于時間點,微軟總裁布拉德•史密斯(Brad Smith)預測,人工智慧將在未來30年至2050年間改變社會。一項對人工智慧專家的調查則預測,到2060年,預計將出現通用人工智慧或奇點。

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