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人工智能技术20年内恐怕很难再有重大突破??

2019-09-24 阅读888次

  如此巨大的“风口”,资本当然不可错过——以2012年为起点,各路投资人开始蜂拥涌入AI赛道。

  首先进场的是互联网巨头。Google、Facebook等公司开始大举扫货,不惜重金购入深度学习领域的头部学者——比如那个来自多伦多大学的获奖团队很快注册了一家公司,2013年就被Google斥资5000万美金收购;半年之后Google 相册就有了搜索能力,紧接着Google就可以从自家拍摄的街景图像中识别每家每户的门牌号码了。

  另一方面,VCPE们也不甘示弱,热钱汹涌之下,大批深度学习领域中的专家开始在风险资本的支持下自主创业,而这其中也不乏一些卓越的华人科学家。

  2012 年,正在 MIT 实验室担任博士后研究员的朱珑,在UCLA 视觉识别与机器学习中心主任、导师Alan Yuille教授的支持下回国,并拉上自己的好友、ACM全球大学生程序设计竞赛冠军林晨曦,共同创办了依图科技。2年之后,在香港中文大学任教的汤晓鸥教授扔下教鞭,与自己的得意门生徐立一起成立了商汤科技。

  同样是在那一年,自称“环顾四周,没看到一个对手”的格灵深瞳开始登上各大媒体的头版;据说其投资人徐小平和沈南鹏曾就格灵深瞳未来的市值应该是“1000亿美元还是5000亿美元”展开过激烈争论——最后双方“妥协在3000亿美元这个中间数上。

  据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告》显示,仅2012年到2016年,全球人工智能企业就新增5154家,融资规模达224亿美元,占2000到2016年累积融资规模的77.8%;其中,光2016一年的融资规模就达到了92.2亿美元,是2012年的近6倍,相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。

  在大批投资人看来,人工智能是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。

  然而烈火烹油般的融资热潮,也让我们很容易忽略一个事实:

  正如《浪潮之巅》作者、硅谷风险投资人吴军所言:“人工智能技术20年内恐怕很难再有重大突破,因为今天的人工智能已经用光了40年来所积累的技术红利。”

人工智能技术20年内恐怕很难再有重大突破??

  在吴军看来,通常20年后能产生巨大加速的事情,大都可以在当下的学术界预测出来——“但当下学术界所做的人工智能领域研究并没有太多新的课题”,“纵使科学家们比较努力,人数众多,大概也要20年才能积累出让人感觉非常兴奋、非常惊喜的理论基础。”

  事实上,这个判断也绝非危言耸听。

  以机器视觉为例,经过了5年发展,神经网络算法在这一领域的潜力基本已经被开发殆尽,而雷同的技术也让其渐成红海。

  “现在每年这个领域的比赛很多很多,每家公司都是拿自己最好的一次成绩说事儿,但其实技术都是大同小异,很难形成差异化”,一位人工智能行业的从业者对融中财经表示。

  然而初代人工智能企业们的最大危机还不在于此。

  相比于大家在机器视觉与语音识别领域杀得刺刀见红,深度学习模型在新领域突破的举步维艰似乎才是真正的麻烦。

  经过了数年的发展,目前深度神经网络算法仍处于“黑箱阶段”,轻微扰动导致的严重的对抗识别的范例尚无法得到有效解释和解决。对此,图灵奖得主、清华大学姚期智院士曾公开表示称:深度神经网络能产生的“价值有限”,即使未来实现了算法的透明化,其结果也很可能“令人失望”;在他看来,与其对现有的神经网络模型小修小补,不如另起炉灶,“探索新路径,寻求突破。”

  然而“探索新路径”这事儿过于看脸,毕竟砸下去的真金白银,并没有20年可以等。

  一个残酷现实是,这其中大部分投资的前景并不乐观。

  据IT桔子等数据源显示,2014年至2018年,中国人工智能领域共发生126起退出事件,数量仅为同时期的投资事件的1/20。其中,IPO退出占四成,回报仅为1.83倍。

  而另一个数据则显示,2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态。

  早在2017年9月,李开复就曾预言:“人工智能创业有泡沫,(融资热)是今年上半年开始的,融资差不多够18个月花,明年底估计有一批公司倒掉。”

  阳光之下无新事,2010年前后,石墨烯的美好前景同样曾经迷住了大把投资人,至今七年过去了,全国能量产出三层以下高品质石墨烯的企业还几乎没有,无数热钱全部打了水漂。

  前期用力过猛,后期落地太慢,一热一冷间,2019年的AI行业已如石墨烯一样,尽显疲态。


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