业内激辩人工智能“泡沫论”:有人认为将倒闭一批【微发信息网】
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业内激辩人工智能“泡沫论”:有人认为将倒闭一批

   日期:2017-12-19 13:58:26     作者:微发信息网    浏览:0    评论:0    
核心提示:  ▲微软小冰情感计算人工智能 CFP图每经记者 李少婷 每经编辑 卢祥勇  是个人上来都谈人工智能,我都不好意思说我们是在做

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  ▲微软小冰——情感计算人工智能 CFP图

每经记者 李少婷 每经编辑 卢祥勇

  “是个人上来都谈人工智能,我都不好意思说我们是在做真正的人工智能了。”12月18日,在2018网易经济学家年会论坛上,一位人工智能从业者发出这样的慨叹。

  在人工智能发展的历史上,2017年无疑将会被铭记。这一年,人工智能成为聚光灯下的宠儿,收获了鲜花和掌声,不过,和此前大火的虚拟现实、共享经济一样,泡沫化质疑也随之而来。

  论坛上,多家国内人工智能“领头羊”企业一方面忙于澄清外界对AI(人工智能)的认知误区,另一方面则对于大量资本涌入致人工智能泡沫化的质疑予以回击。旷视科技首席科学家孙剑认为,与前两次人工智能出现泡沫相比,这次人工智能领域商业化的进程落地是扎实的,融资的钱也主要用作战略发展。

  第四范式创始人兼CEO戴文渊向包括《每日经济新闻》在内的媒体表示,目前AI公司拿到的所有的钱加起来远远低于AI每年给行业创造的价值,“我认为(AI领域投资)是完全没有泡沫,甚至还要再涨两三个数量级”。

  ●从业者仍存“盲人摸象”误区

  60年内,AI第三次火了。这一点可以从A股人工智能龙头科大讯飞的股价中略窥一二。根据wind数据统计,截至12月18日收盘,科大讯飞股价已较年初上涨117.5%。而前瞻研究院统计数据显示,2017年1月~7月,中国人工智能行业共发生181起融资事件,达到亿元级的融资项目有37次,其中10亿元以上的项目有3次。

  在论坛主持人、乌镇智库理事长张晓东看来,用“三十年河东,三十年河西”来形容人工智能今昔处境恐怕最为贴切。计算机领域内的三类人分为研究理论的、研究系统的和研究AI的,30年前,张晓东在美国留学时前两者都瞧不起研究AI的,但如今前两者大多涉足AI研究。

  不过,多位业内人士在论坛中提出,业界内外对AI的理解存在误区,从而高估或低估了AI。孙剑认为,通过媒体的宣传以及AlphaGo对战柯洁的事件,让大家觉得人工智能已经很快就到了,但实际上学术界认为人工智能还有很多基本问题都没有解决。

  在商业推广上,不正确评估的现象更加严重。“(过去提出)用人工智能技术帮助公司提供8倍的收益,对方说你这是忽悠的吧?骗人的吧?到今天就不一样了,我还没去,他们可能就对人工智能感兴趣。我说提升8倍的时候,对方说这个不够,还要更多。”戴文渊举例道。

  中科视拓创始人、董事长兼CTO山世光认为,即便是业内对AI也存在“盲人摸象”误区,理解也是片面的,“大家都没有一个全局的观念,因为没有一个人能够在这样一个时间点把所有的事情都搞得非常清楚。”这使得从业者不自觉地过度泛化理解,比如把AlphaGo的技术泛化到其他的问题上去。

  另外,戴文渊认为,外界存在将人工智能与人的智能建立联系的误区,认为人工智能未来就是会达到或者超过人的智能的一种能力,但其实人的大脑工作原理和机器大脑的工作原理是不一样的,“因为这两个是不同的物种,每一个物种都按照他更擅长的方式工作”。

  ●AI融资额“还要再涨两三个数量级”

  中国的互联网经过多年孕育,出现了BAT三大巨头,人工智能作为炙手可热的领域,已被给予厚望。“在未来的5~10年,不排除在座的企业里面就有未来人工智能的BAT。”有与会者在论坛中表示。

  一方面是从业者和投资者的雄心勃勃,另一方面则是“泡沫化”隐忧。科大讯飞董事长刘庆峰近日表示,过去一段时间,许多创业公司存在纯粹炒作人工智能概念的现象。随着人工智能领域竞争的加剧,这些光靠概念的公司将会陆续倒闭。人工智能要想发展,应该拒绝神话。

  刘庆峰说:“技术有进步并不代表马上可以大规模产业化应用,概念导入到梦幻起来,再到泡沫破灭,谁坚持下来谁才可以往前,所以一定要有这样一个心态,我们认为人工智能一定拒绝神话,脚踏实地,强调应用是硬道理。”

  大量的资本注入是不是意味着泡沫?对此,多位业内人士均给出否定回答。“前两次是人工智能泡沫,这次不是泡沫,最大的不同是这次商业化的进程落地与前两次比起来都是扎扎实实的。”孙剑表示。值得一提的是,其所在的旷视科技在10月31日完成C轮融资,融资额达到4.6亿美元,刷新了世界范围内AI领域的融资记录。

  同样在融资额上掀起一轮又一轮高潮的还有移动出行,如今共享单车领域正就两大头部企业是否合并争执不休,但多位AI业内人士在论坛上强调AI与共享出行不同。

  “(AI与共享出行的)不同是碎片化特别严重,碎片化指的是需求不是特别标准,不是做一个东西之后,其他的马上都可以跟上去用了。”山世光举例道,即使细化到人脸识别这个领域,细分的话也会有十几种不同的场景,每一种场景可能都需要积累不同的数据,甚至算法要进行相应的改变,因此人脸识别领域由多家公司同时做仍存在很大可能性。

  此外,戴文渊指出,不同于共享出行领域企业,AI公司不是账上的现金越多竞争力就更强,“比融资金额更重要的就是,你拿谁的钱,怎么拿钱,以及怎么去整合资源”。

  在AI领域融资额和所创造的价值上,戴文渊认为,现在AI公司拿到的所有的钱加起来远远低于AI公司每年给行业创造的价值,甚至“不是一两个数量级的问题”,“我们去服务客户创造的利润,少则几个亿,多则上百亿,这些和我们现在融到的钱,和我们的估值比起来真的不算什么”。

  戴文渊认为,单看一家公司可能会存在泡沫,甚至会倒闭,但是“这个行业,我认为是完全没有泡沫,甚至还要再涨两三个数量级”。

 
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