雷鋒網(wǎng)按：文中所有截圖、評(píng)論之引用都已獲得許可，并確保評(píng)論內(nèi)容真實(shí)。

近日，奇虎 360 公司董事長(zhǎng)兼 CEO 周鴻祎在 360 營(yíng)銷盛典上談到了他對(duì)人工智能的看法，引起了熱烈的討論。在拜訪了西雅圖、硅谷的一系列人工智能公司和伯克利的八個(gè) AI 實(shí)驗(yàn)室后，他認(rèn)為美國(guó)現(xiàn)在整個(gè)人工智能會(huì)成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)的泡沫，類似于當(dāng)年蜂擁而至的 O2O 模式。

“今天創(chuàng)業(yè)者出來做一個(gè)公司，你要不說自己是用深度學(xué)習(xí)、人工智能，你都不好意思出來混。就跟前兩年，你要不說自己是 O2O，都不好意思去融資一樣。”

今天上午，地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官余凱在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)了會(huì)后整理的周鴻祎的演講，并評(píng)論道：

“老周說得沒錯(cuò)。不過互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)年也是泡沫橫飛，現(xiàn)在最大的 5 家互聯(lián)網(wǎng)公司都市值接近或超過 3000 億美金了。”

截圖由明勢(shì)資本黃明明提供

從車和家創(chuàng)始人兼 CEO 李想的回復(fù)中可以看出他并不認(rèn)同把人工智能與 O2O 相提并論，人工智能對(duì)效率的改革區(qū)別于 O2O。

雷鋒網(wǎng)也聯(lián)系到了明勢(shì)資本黃明明，他向雷鋒網(wǎng)表示：“可能更加客觀的說法應(yīng)該是，部分 O2O 和部分互聯(lián)網(wǎng)金融都是，但 AI 不是?！?/p>

對(duì)于“AI 泡沫論”，極視角 CTO 黃纓寧認(rèn)為主要取決于資本方對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的看法能否跟上時(shí)代的變遷。她提出：“或許十年前人工智能很前沿和炫酷，沒有什么開源的框架，具有這個(gè)能力的公司都有相當(dāng)?shù)膶?shí)力，能獲取許多的資本支持。而現(xiàn)在，隨著開源的框架、算法、數(shù)據(jù)集越來越多，越來越多的公司都具有人工智能的應(yīng)用能力，這個(gè)能力在未來會(huì)越來越普及，就像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)算法一樣，都是為實(shí)際應(yīng)用服務(wù)的。在現(xiàn)在來說，僅僅因?yàn)橐患夜咀隽松疃葘W(xué)習(xí)，就應(yīng)該得到不錯(cuò)的融資這種概念當(dāng)然會(huì)導(dǎo)致泡沫，要知道，在未來，深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)基本配備。會(huì)有專業(yè)的公司做人工智能的基礎(chǔ)框架，這些公司是具有相當(dāng)研發(fā)能力的，比如谷歌、和目前少量的 startup。但是絕大多數(shù)公司做的是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，現(xiàn)在很多傳統(tǒng)的東西都等待著深度學(xué)習(xí)來顛覆，資本或許一開始會(huì)熱捧，后面我相信會(huì)趨于理性的?！?/p>

那除了業(yè)界和投資人，學(xué)界又是如何評(píng)價(jià)“AI 泡沫論”的呢？

ICDM 2013 最佳論文大獎(jiǎng)得主、長(zhǎng)期深耕于人工智能方向的張富崢博士表示：

“我贊同里面有些觀點(diǎn)是對(duì)的，確實(shí)人工智能有一定的泡沫，人工智能其實(shí)只是背后的技術(shù)，需要找到符合需求的應(yīng)用才能產(chǎn)生好的商業(yè)模式。但是從另外一個(gè)角度，泡沫其實(shí)一直都有，不只是人工智能，像 20 世紀(jì)初的互聯(lián)網(wǎng)，每一波泡沫一定是有真正有用的技術(shù)升級(jí)在背后支持，而泡沫之后都會(huì)產(chǎn)生一些偉大的公司?！?/p>

目前在新加坡國(guó)立大學(xué)做博士后的李長(zhǎng)勝認(rèn)為：

“短期內(nèi)泡沫還是有的，這也是任何技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)階段，但是從長(zhǎng)期來看，泡沫過后還會(huì)持續(xù)發(fā)展，我個(gè)人還是很看好人工智能的，特別是和機(jī)器人，智能硬件結(jié)合起來?！?/p>

以上就是關(guān)于 AI 泡沫論工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的觀點(diǎn)，在文章最后我們會(huì)下一個(gè)統(tǒng)一的結(jié)論。另外周鴻祎在他的演講中提到了兩個(gè)由泡沫論衍生的比較有意思的觀點(diǎn)，工業(yè)界人士和學(xué)術(shù)界人士也發(fā)表了自己各自的觀點(diǎn)，這里一并呈上：

“今天所謂的人工智能只是叫新瓶裝舊酒。周鴻祎認(rèn)為憑借計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的增強(qiáng)，使得過去的算法有了很大速度的提升；利用互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)的接入采集到大量的數(shù)據(jù)，然后用深度學(xué)習(xí)的算法，這就是今天的人工智能。”

在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，實(shí)際上是能夠讓計(jì)算機(jī)在某些領(lǐng)域產(chǎn)生了一些質(zhì)的飛躍，比如說在圖象識(shí)別方面，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)你給它看十萬(wàn)張照片，都美女，再給它看一個(gè)新的照片，讓它判斷是不是美女。

周鴻祎舉了一個(gè)例子：現(xiàn)在每天有幾十萬(wàn)主播到花椒平臺(tái)，靠人工給他打分，我發(fā)現(xiàn)真的來不及，而且打分標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。我們就拿計(jì)算機(jī)自動(dòng)打分，后來發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)全都是錐子臉，計(jì)算機(jī)就把所有的錐子臉都定義成美女。

小編表示不是很認(rèn)同紅衣教主的這段論述，于是就這個(gè)問題請(qǐng)教了極視角 CTO 黃纓寧。

極視角 CTO 黃纓寧認(rèn)為：

“現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)在目前計(jì)算資源的支持下激發(fā)的這一波 AI 個(gè)人認(rèn)為已經(jīng)有了里程碑式的飛躍，以前就算給計(jì)算機(jī)看十萬(wàn)張美女他也不一定能定義什么是美女，因?yàn)樘卣鞫际鞘止さ?、偏?guī)則的?，F(xiàn)在至少給一個(gè)目標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)自己就能選取符合這個(gè)目標(biāo)的特征，從而達(dá)到不錯(cuò)的效果。但說要AI達(dá)到強(qiáng)智能，現(xiàn)在是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，但也不是新瓶裝舊酒。算是弱人工智能的一個(gè)強(qiáng)里程碑吧?！?/p>

她還指出：“現(xiàn)在 AI 解決的問題都是人類比較善于解決的問題，比如分類和識(shí)別。但人類都需要花費(fèi)一些腦力解決的問題，比如推理，就解決的不太好。”

在新加坡國(guó)立大學(xué)做博士后的李長(zhǎng)勝也表示所謂人工智能并非新瓶裝舊酒這么簡(jiǎn)單：

“人工智能很早以前就有了，最近幾年找到了新的應(yīng)用方向，在可行性方面也得到進(jìn)一步提高，所以才迅速發(fā)展起來，受到更多關(guān)注，有更多的人研究，當(dāng)然不排除一部分技術(shù)是以前的技術(shù)，但是更多的是在以前技術(shù)上不斷發(fā)展和創(chuàng)新，我和你的觀點(diǎn)一致?！?/p>

“純粹的人工智能是沒有商業(yè)模式的，一定要跟一個(gè)領(lǐng)域、一個(gè)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合?！?/strong>

來自英國(guó)諾丁漢大學(xué)的機(jī)器人專業(yè)博士 Rosy 對(duì)周鴻祎的這個(gè)觀點(diǎn)表示贊同，她認(rèn)為“人工智能一定要跟一個(gè)領(lǐng)域、一個(gè)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合”的看法是正確的。

在談到 AI 與機(jī)器人結(jié)合時(shí)，她并不覺得有泡沫，但也提出：

“只是現(xiàn)在出來的大部分機(jī)器人并不具有人工智能，僅僅是具有機(jī)器人本體而已。但是機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化需要大量的資金驅(qū)動(dòng)，所以大家關(guān)注是好事。然而目前的水平僅能說是剛剛開始?！?/p>

復(fù)旦大學(xué)自然語(yǔ)言處理方向的博士蔣海云也表達(dá)了同樣觀點(diǎn)：

“目前人工智能能屬于剛剛起步的階段?！?/p>

他認(rèn)為短時(shí)間之內(nèi)人工智能還無(wú)法與人類相比，兩者最大的區(qū)別就在于人類還可以發(fā)現(xiàn)問題、定義問題，而人工智能目前只能做到某種程度的解決問題。”

另一位不愿透露身份的國(guó)內(nèi)頂尖學(xué)府博士表示：

“AI 在近幾年獲得關(guān)注，一方面是深度學(xué)習(xí)算法使得學(xué)習(xí)效率得到了顯著提升，另一方面是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使得獲取海量數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本成為可能。但是，目前 AI 在解決幾類問題并不具有優(yōu)勢(shì)，一是很難甚至無(wú)法獲得海量樣本的，沒有數(shù)據(jù)就沒有學(xué)習(xí)；二是不能基于判斷及其組合完成的決策，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)歸根到底還是一個(gè) selector。就我在的機(jī)器人行業(yè)，AI 在人機(jī)交互、視覺、導(dǎo)航中還是顯示了強(qiáng)大的潛力，但是基本的動(dòng)力學(xué)、控制中的問題未必用 AI 有優(yōu)勢(shì)。那種神話 AI，覺得 AI 萬(wàn)能的想法是不靠譜的?！?/p>

總的來說，同樣是表露支持純粹的人工智能是沒有商業(yè)模式的這個(gè)觀點(diǎn)的。

小結(jié)：

從大家的評(píng)論和反饋中不難看出，無(wú)論是業(yè)界、學(xué)界還是投資人，意見是比較統(tǒng)一的。紅衣教主此番言論的確切中了目前人工智能發(fā)展的一些問題，比如存在泡沫的問題、純粹的人工智能沒有商業(yè)模式的問題。但是業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為 O2O 的經(jīng)驗(yàn)顯然并不適用于人工智能的發(fā)展，重要區(qū)別在于 O2O 在本質(zhì)上并沒有提升線下的生產(chǎn)力和效率，而這恰恰是人工智能的價(jià)值所在，因?yàn)?AI 能大幅提高效率。

人工智能產(chǎn)業(yè)的泡沫也無(wú)需過度擔(dān)憂，人工智能一定要跟一個(gè)領(lǐng)域、一個(gè)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合是大家的共識(shí)，目前人工智能和相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)需要資本的加持，這點(diǎn)有助于其快速成長(zhǎng)發(fā)展。

當(dāng)現(xiàn)在這些新鮮的人工智能技術(shù)逐漸走向成熟化、普遍化，資本就會(huì)開始趨近理性。以互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗(yàn)來看，大浪淘沙，沉者為金，最后真正有價(jià)值的技術(shù)會(huì)成就一批偉大的公司。的確，是計(jì)算能力的提升激發(fā)了這一波以深度學(xué)習(xí)為代表的 AI 浪潮，但“新瓶裝舊酒”的說法并不準(zhǔn)確，很多技術(shù)是在不斷發(fā)展和創(chuàng)新的，現(xiàn)在的水平雖還未達(dá)到強(qiáng)人工智能，但可以說已經(jīng)達(dá)到了弱人工智能的一個(gè)強(qiáng)里程碑。

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