AI仍在继续兴起 ， 尽管它并没有成为人们所期待的那种广泛性力量 。 在过去几年中 ， AI领域的发展速度令人震惊 。 自2000年以来 ， 活跃的AI初创企业数量增加了14倍 ， 风投对AI初创企业的投资增加了6倍 ， 需要AI技能的工作比例增长了4.5倍 。
不过 ， 领先的互联网数据统计机构Statista发布的调查结果显示 ， 截止2017年 ， 全球只有5%的企业在其流程和产品中广泛采用了AI ， 32%的企业尚未采用AI ， 22%的企业甚至没有采用AI的计划 。 知名AI研究人员菲利普?皮恩尼斯基(Filip Pieniewski)最近在科技媒体Venturebeat上撰文 ， 阐述了他的观点 ， 宣称“AI寒冬即将到来 。 ”
皮恩尼斯基说：“我们现在正处于2018年中后期 ， AI领域的情况已经发生了变化 。 尽管表面上看似乎并非如此 ， 比如NIPS会议仍然超受欢迎 ， 企业公关团队在新闻发布会上仍然充斥着AI ， 美国连续创业家伊隆?马斯克(Elon Musk)仍在承诺打造无人驾驶汽车 ， 谷歌也始终在推动吴恩达(Andrew Ng)的理念 ， 即AI比电力更强大 。 但这种叙述已经开始崩溃 。 ”
我们极力宣传无人驾驶汽车的愿景 。 今年春天早些时候 ， 一名行人被无人驾驶汽车撞死 ， 这一事件引起了人们的警觉 ， 人们不仅质疑这项技术 ， 还质疑无人驾驶系统决策的背后是否存在道德问题 。 无人驾驶汽车的问题不是在挽救1个人还是5个人之间做出简单的二元选择 ， 而是在演变成一场关于良知、情感和感知的辩论 ， 使机器做出合理决策的道路变得更加复杂 。
皮恩尼斯基等人得出的结论是：全自动无人驾驶汽车的梦想可能比我们想象的遥远得多 。 AI专家们越来越担心 ， 无人驾驶系统要想可靠地避免事故 ， 可能还需要数年甚至数十年时间的努力 。 ”
所谓的AI落地只是试点
让我们以史为鉴来看下 ， 云计算和网络工业都花了大约5年的时间才开始对人们的生活产生重大影响 ， 而这些行业影响市场的重大转变也花了近10年时间 。 我们正在为AI设想一个类似的时间表 。 正如平台技术、开源和封闭源系统以及AI技术方面经验丰富的工程主管凯伦?班尼特(Karen Bennet)解释的那样：
“为了让每个人都能采用 ， 一款产品需要方便可用 ， 需要是能够扩展至被所有人使用 ， 而不仅仅是服务于数据科学家 。 该产品将需要考虑数据生命周期中数据捕获、准备、培训模型和预测等环节 。 随着数据被存储在云端 ， 数据管道可以不断地提取 ， 并准备用它们来训练模型 ， 从而做出预测 。 模型需要借助新的训练数据不断改进 ， 从而保持模型的相关性和透明性 。 这就是目标和希望 。 ”
我(本文作者杰西?琼斯(Jessie Jones))和班尼特都来自科技和AI初创企业 。 我们所见证的以及在AI社区中与同行讨论中我们所意识到的是 ， 我们正在众多商业问题上进行广泛的实验 ， 然而这些实验往往停留在实验室中 。 这篇最近的文章证实了当今普遍存在的AI炒作问题：
“AI技术供应商往往会受到激励 ， 让他们的技术听起来比实际中更强 ， 但这也暗示了它们在现实世界中的吸引力比实际上更大……企业中的大多数AI应用程序不过是‘试点’ 。 在AI领域兜售营销解决方案、医疗保健解决方案和金融解决方案的供应商 ， 基本上只是在测试这项技术 。 在任何特定的行业中 ， 我们发现 ， 在销售AI软件和技术的数百家供应商中 ， 只有大约三分之一的公司具备开发AI所需的技能 。 ”
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