揭露AI虛火真相:像“炒作明星”一樣炒作“創新”通信
人類的發明史上,從來都是應用需求領先,從來都不是技術領先。比如,人們想要飛,才有了飛機并不斷改善;人們希望計算更快,才有了CPU。好像,人們并沒有迫切需要AI。
在剛剛結束的第四屆互聯網大會上,“人工智能”成了“飯局”之外最熱門的詞語。大會還專門開設了分論壇《人工智能:讓生活更美好》,并邀請中國科學院院士、國內外企業家共同探討人工智能技術與產業、倫理等方面的發展。
中央對人工智能寄予厚望,從政策到國家發展戰略,正在舉全國之力,試圖在2030年搶占人工智能全球制高點。
但近日,中央權威媒體中央人民廣播電視臺經濟之聲《天下財經》欄目,給人工智能這把“燒”起來有點旺的虛火潑了一盆冷水。
這篇報道稱,“要鼓勵創新、倡導創新、包容創新、也要特別注意維護創新”,這里的“維護”,言下之意就是對于當前披著AI馬甲的偽人工智能項目,要“撕開面紗,揭露真相”。
AI概念為更多人所熟知是在2017年,根據Venture Scanner數據顯示,僅2017年,人工智能類別的創業公司數量全球就達到957家。另從iiMedia Research(艾媒咨詢)的數據來看,2017年截止10月,人工智能創業公司數量已經與2015年整年相當。
蜂擁而至,必然有利可圖。但在這里,“利”未必是指利潤――就目前情況來看,國內大多數AI創業公司都還沒有實現很好的銷售業績,更談不上盈利。
因此,獲得VC的青睞成了當前許多AI創業項目的逐利所在。難怪有人笑稱,人工智能最大的應用場景是在飯局上。
李開復此前就說,現在創投市場人工智能泡沫很嚴重,每個商業計劃書上都要加上人工智能,幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司,這個時候我們投資機構就要很謹慎地去選擇,要辨認出真正的人工智能項目。
“人類的發明史上,從來都是應用需求領先,從來都不是技術領先。比如,人們想要飛,才有了飛機并不斷改善;人們希望計算更快,才有了CPU。好像,人們并沒有迫切需要AI”。
這是不久前清華大學微電子學研究所副所長、聯合研究實驗室主任王志華教授的一番言論。
王教授認為,現在AI可知的應用就只有圖像解析。“只要你是可知的應用,那你就老老實實地說你在做應用、在做圖像解析,而不要吆喝著所謂的人工智能。
以此為例,某投資人機構就曾遇到由豪華技術團隊構成的自動駕駛公司,聲稱已經掌握了世面上最領先的視覺算法,并將一騎絕塵率先步入L4,也就是高度自動駕駛階段。
但從無人駕駛整個技術結構來看,視覺算法只是第一步,之后還將涉及高清地圖,逐漸邁向決策層和執行層。比如對接下來可能發生的情況準確預測,對下一步行動的規劃和選擇合理的路徑達到目標等。如果只是單純的談算法,也只是紙上談兵。
單一夸大某類技術,就像前阿里集團執行副總裁、現嘉御基金創始人衛哲認為的,“貼上很多流行的標簽,流行什么貼什么”,“很多只是有一定算法的,或者還是基于機器學習的公司,今天搖身一變都給自己貼上了人工智能的標簽”。
Aibee創始人兼CEO,前百度深度學習實驗室(IDL)主任林元慶也告誡大家,“現在很多的工業機器人,比如說我從這邊拿起一個東西放這邊,都是很機械的重復。這種東西都是已經編程好的。通過傳送帶傳送,我從這邊拿出來放到那邊。這些更多的是自動化,其實沒有太多智能的東西在里面”。
偽人工智能項目另一個特點是看似是機器智能提供服務,通過機器輸出結果,實則都是人工預設好的――系統根據用戶的輸入在預設模塊里找到相應合適的匹配,再通過機器輸出用戶所想要的結果,
比如許多主打兒童市場的智能機器人,除了能進行簡單的對話外,有的只是加上了兒歌、學英語等功能,像幾個App的集合,卻并不具備真正的學習能力。雖然這類項目從商業模式來看是成立的,但肯定不是人工智能項目。
再有是人才,人才是贏得這場持久戰役的重要籌碼,企業的人才策略主要包含數量和質量兩個方面。
但正因為對人工智能要求的技術門檻較高,有直接的人工智能專業的大學卻就寥寥無幾,很多是計算機、通信工程或數學等專業,其他類型的工程師轉行做AI,至少需要兩年以上的學習。
較少的人才儲備遭遇近幾年爆發式的行業發展,幾萬家人工智能公司,突然冒出這么多豪華技術團隊,從何而來?
當前大部分中國AI技術,都利用了一些開源的技術框架,在這些底層算法之上進行優化。但從技術的原創性來看,與美國和英國相比還遠遠不夠,中國大量AI企業的可復制化非常高。
此外,就是看商業落地的能力了。從O2O、智能硬件、共享經濟到AI,創業方向永遠緊跟潮流,走在時代最前沿。說“人工智能的應用場景在飯局里”是句玩笑話,沒有落實到垂直化應用場景,具備變現能力,這個故事就真的講不下去了。
華人科學家、斯坦福大學計算機科學系副教授李飛飛曾提到辨別真偽AI項目的方法,一個人工智能項目,在算法上的進步,如果是代數級的,而不是幾何級的,那么就還只是機器學習而已,屬于偽人工智能。
今年8月,全球最大的IT行業分析和咨詢服務公司Gartner對外發布了一份“新興技術炒作周期圖”,顯示某些軟件公司正在利用人工智能這波熱浪,夸大AI在其產品中的能力,不加區分地給自己的產品貼上人工智能的標簽。
當中可以看到,“機器學習”“認知專家顧問”“軟件定義安全”“自動駕駛汽車”“區域塊”等概念正處于炒作頂峰。
Gartner公司把這種現象叫做“AI washing”。它是某些企業為了改善自己的產品的形象,迎合大眾口味,而進行的一種虛假營銷手段。
根據預測,到2020年,幾乎在每一款新軟件產品和服務中,都能看到人工智能的身影。
要知道,僅僅是在2016年1月,“人工智能”這一詞在Gartner 公司的官網gartner.com上的熱度排名連前100位都沒有進。但到了2017年5月,這個詞飆升到了第7位,知名度急劇上升。
就像新興技術炒作周期圖上所顯示的,隨著認識的加深,人們對新技術的預期會不斷提高,并隨著媒體炒作而到達頂峰,正如今天的“人工智能”概念。
頂峰之后,由于技術瓶頸或者其他的原因,人們的預期逐漸降溫并走向一個低點,但當技術成熟后,期望又重新上升。
“人工智能提供了令人激動的可能性,但不幸的是”,Gartner的研究副總裁黑爾說,“大多數供應商都專注于簡單地構建和營銷基于人工智能的產品,而不是首先分析出客戶對于人工智能的需求、潛在用途和業務價值”。
這種對人工智能的廣泛炒作已經對科技投資產生了實實在在的影響,因為它損害了人們對科技的信任和信仰。
林元慶說,目前,我們仍處于弱人工智能時代,簡單以真偽區分人工智能項目顯得過于生硬。但對于資本追捧下不斷“蹭熱度”的項目,他的態度是,“你貢獻概念,我覺得其實關系不大。更關鍵的是,你覺得這里邊,人工智能只是一些很皮毛的東西嗎?還是你真的做了一些東西。你做了0.01還是做了99%?這是兩個完全不同的概念。”
想起星球君最近在讀一本《程序員的修煉之道》(The Pragmatic Programmer),書的前言令人印象深刻,它引用了中世紀礦工的信條:“我等采石之人當心懷大教堂之愿景。”
精心打磨自己的本領,腳踏實地,心懷敬意,產品和匠心才會得到尊重。技術是,生意亦是。
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