學(xué)號：16020120050
姓名：吳言凡
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【嵌牛導(dǎo)讀】：在過去的幾年中耕捞，AI無窮的潛力被大肆宣傳。這些宣傳中抡诞，一些是符合實(shí)際情況的，但是很多卻被過分夸大。
【嵌牛鼻子】：AI
【嵌牛提問】：過去幾年中AI的杰出成就能否持續(xù)發(fā)展溺欧？是否能繼續(xù)遵循全分布式的創(chuàng)新模式揖铜？
【嵌牛正文】：
這不是一個會不會發(fā)生的問題, 而是會什么時候發(fā)生的問題茴丰。
在之前的文章中，我寫過關(guān)于AI在創(chuàng)新潛能上與之前的科技浪潮的不同之處天吓。文章的核心主題是近期在主流科技浪潮中獨(dú)一無二的全分布式創(chuàng)新模型贿肩。
在過去的幾年中，AI無窮的潛力被大肆宣傳龄寞。這些宣傳中汰规，一些是符合實(shí)際情況的，但是很多卻被過分夸大物邑。
事實(shí)上溜哮，對于一項(xiàng)正在風(fēng)頭上的科技滔金，人們很難想象未來將會遇到什么樣的困難。人工智能和相關(guān)技術(shù)被追捧的時間已經(jīng)很長了茂嗓，常理推斷它由盛轉(zhuǎn)衰的最高點(diǎn)也即將來臨餐茵。在過去長達(dá)1年半的時間里我都有這種預(yù)感，而高德納公司2016年的“炒作周期”更是映證了這一看法（參考機(jī)器學(xué)習(xí)）：
整體來看述吸，AI 可能已經(jīng)開始出現(xiàn)“幻滅”的勢頭忿族。作為一種主觀推斷，幻滅發(fā)生的時間無法用科學(xué)方法去測算蝌矛。然而不論我們相信與否道批，AI的熱度會不可避免的有所反彈。然而入撒，關(guān)于AI的幻滅從一定程度上來說并不是一件壞事隆豹，因?yàn)樵诤芏嗲闆r下，炒作宣傳的內(nèi)容都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展水平茅逮。
但是我并不擔(dān)心這種情況的發(fā)生璃赡，因?yàn)槲覍﹂L遠(yuǎn)的規(guī)劃更感興趣，這包括：過去幾年中的杰出成就能否持續(xù)發(fā)展氮唯？是否能繼續(xù)遵循全分布式的創(chuàng)新模式鉴吹？或者是事與愿違，AI會最終迎來一個寒冬惩琉？
這都很難預(yù)測豆励，因?yàn)楹芏嘁蛩貢p緩現(xiàn)在的創(chuàng)新速率，接下來我會對此進(jìn)行深入探討瞒渠。
1良蒸、專利比論文更受偏愛
與之前的技術(shù)相比，AI的一個重要優(yōu)勢就是強(qiáng)有力的研究背景伍玖。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域嫩痰，創(chuàng)新程度是用發(fā)表的文章以及這些文章對AI技術(shù)的影響程度來衡量的。谷歌窍箍，臉書串纺，和其他大型AI公司從學(xué)校挖走了很多頂尖的AI人才，而這些人才在業(yè)界也還在繼續(xù)發(fā)表文章椰棘。
盡管學(xué)術(shù)論文經(jīng)常會讓人覺得晦澀難懂纺棺，但是它們確實(shí)包含著如何應(yīng)用一個新方法或者算法來繪制技術(shù)的前景藍(lán)圖，這也使得AI領(lǐng)域中的大多數(shù)創(chuàng)新能夠公之于眾邪狞。甚至有些情況下祷蝌，在新論文發(fā)表的幾天之內(nèi)，github上就會出現(xiàn)相應(yīng)的應(yīng)用實(shí)例帆卓。
在大企業(yè)中巨朦，關(guān)于是否將一個想法發(fā)表專利一直都存在爭議米丘。考慮到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的飛速進(jìn)展糊啡，研究人員都想盡快發(fā)表自己的論文拄查，以宣示對新想法的所有權(quán)。谷歌目前除了對一些有專利的產(chǎn)品悔橄，如 word2vec靶累，對其他產(chǎn)品都持有較為開放的態(tài)度。我希望谷歌能繼續(xù)保持下去癣疟，不然這種現(xiàn)象可能會嚴(yán)重阻礙AI社區(qū)的發(fā)展。
2潮酒、少數(shù)大公司雇傭了所有的AI人才
目前有很多關(guān)于科技巨頭從各大高校席卷AI人才的故事睛挚。在過去的幾年中，很多高調(diào)收購案的目的都是為了獲得AI核心人才急黎。這種現(xiàn)象的好處是抬高了AI技術(shù)的身價扎狱，壞處則是人才都去了少數(shù)的大公司。
谷歌勃教、臉書淤击、亞馬遜、百度故源、微軟污抬、特斯拉、蘋果和IBM都在野心勃勃的建立AI中心绳军，并且把能找到的博士生都收入麾下印机。這些公司在AI研究社區(qū)都極力表現(xiàn)以維持自己的聲望，但是由于公司內(nèi)部的工作進(jìn)程安排使得那些來大公司的人才很難獲得在學(xué)忻偶荩或者在自己創(chuàng)辦的公司中實(shí)踐想法的自由度射赛。
如果少數(shù)十幾家公司網(wǎng)羅了世界上絕大部分的AI人才，我們將看不到更多與眾不同的創(chuàng)意和新的解決方案奶是。多數(shù)大公司并不能快速換代楣责，創(chuàng)建新產(chǎn)品。因此聂沙，我們更需要一個健康的創(chuàng)業(yè)環(huán)境來激發(fā)新靈感秆麸。
3、等待好結(jié)果的時間太久
當(dāng)每個人都從Good Morning America上了解到AI時逐纬，其實(shí)人們的心理倒計(jì)時已經(jīng)開始了蛔屹。如果沒有好的產(chǎn)品來支撐，在宣傳維持了一段時間的熱度之后豁生，人們終會對AI喪失信心兔毒，并且把它丟進(jìn)名為過度炒作的垃圾桶里漫贞。
這意味著如果得不到新的解決方案或者新結(jié)論，人們將不會再關(guān)注下去育叁。
4迅脐、幾個重大失敗案例
一個難以避免的會減慢AI發(fā)展的情況就是出現(xiàn)重大失敗。不論是AI公司沒能提供承諾的價值豪嗽，還是一個新產(chǎn)品發(fā)售后反響平平谴蔑，都會給大眾埋下懷疑的種子。就像沒有值得上新聞的突破一樣龟梦，類似MD Anderson取消與IBM Watson的合作協(xié)議一樣的重大失敗會讓原本對AI很熱忱的公眾開始產(chǎn)生懷疑隐锭。
5、Tensorflow變得太復(fù)雜和太占主流
也許這不符合常理计贰，但是實(shí)際情況是钦睡，擁有很多AI開發(fā)平臺才是一件好事，而不是像現(xiàn)在這樣躁倒，Tensorflow成為了主流荞怒。無論如何，應(yīng)用新的AI技術(shù)對于小團(tuán)隊(duì)和個人都是很困難的秧秉。開發(fā)整體部署軟件（如操作系統(tǒng)）需要大量的開發(fā)者的協(xié)作褐桌，但AI平臺與此不同。當(dāng)一篇新的論文發(fā)表后象迎，相互競爭的實(shí)踐產(chǎn)物經(jīng)常在幾周或幾天之內(nèi)就出現(xiàn)了荧嵌。
Tensorflow是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，并且正在變得越來越強(qiáng)大和復(fù)雜挖帘。如果Tensorflow真的變得過于復(fù)雜完丽，讓人難以應(yīng)用，或者谷歌失去了對它進(jìn)行高頻更新的興趣拇舀，那Tensorflow本身將會阻礙創(chuàng)新逻族。雖然短期來看，所有人都使用Tensorflow是一件好事骄崩，但在長遠(yuǎn)來看很可能成為一個隱患聘鳞。
6、我們用深度學(xué)習(xí)只到達(dá)了局部最優(yōu)
深度學(xué)習(xí)已經(jīng)一戰(zhàn)封神∫鳎現(xiàn)在它能讓軟件替代醫(yī)生抠璃，甚至能做飯，清潔脱惰，洗碗搏嗡。有些暫時或許還沒有實(shí)現(xiàn)，但是人們把太多的注意力投注在深度學(xué)習(xí)上會導(dǎo)致對其他領(lǐng)域的關(guān)注不足，而下一個突破點(diǎn)很可能就在這樣的過程中被忽視了采盒。深度學(xué)習(xí)也有自己的不足旧乞，所以我們需要持續(xù)地探索新的想法和概念。
7磅氨、社會和政治上的壓力會阻礙AI前進(jìn)
我認(rèn)為AI發(fā)展會減緩的最主要的原因并不是技術(shù)本身或者創(chuàng)造新解決方案的能力尺栖，反而是公眾對這些方案實(shí)施的熱度。
公眾非常期待5級自動駕駛技術(shù)能夠應(yīng)用烦租，同樣也對飛機(jī)的無人駕駛很感興趣延赌，但是目前駕駛艙坐著的仍然是人類。
公眾多年建立起來的信心可能只需要一個偶然的重大事故就摧毀了叉橱。我們可以預(yù)見挫以，將來AI會產(chǎn)生的事故不止一個。盡管機(jī)器操作可能比人工操作的事故率低窃祝，但是AI還是會因?yàn)檫@少數(shù)的“事故”獲得很慘的下場屡贺。
8、放慢速度是件好事
我希望未來AI能夠不要太主流锌杀。一定程度上，獲得巨大關(guān)注是一件好事泻仙，這會讓個人和公司對開發(fā)新技術(shù)興致高漲糕再，但這樣會產(chǎn)生過度炒作的弊端以及帶來很多任意消費(fèi)而不思回報的盲從者。同時玉转，讓我更擔(dān)心的是熱度越高突想，摔得越重。
