人工智慧的“黄金时代”真的来了吗？

人工智慧浪潮正在全球迅速、蓬勃地发展，我们似乎已经迎来了人工智慧的“黄金时代”。

数十个国家已经对人工智慧大举投资，并出台了相关扶持政策;史丹福大学呼吁美国政府在未来10年向人工智慧生态系统投资1200亿美元;美国能源部(DOE)欲利用人工智慧加速科学发现，计划申请100亿美元资金;法国报告显示，有赖于政府和投资者的支持，2019年新增了38%的人工智慧初创企业。

普华永道预计，到2030年，人工智慧每年将为全球经济贡献16万亿美元。

“黄金时代”还是寒冬前兆?

人工智慧的到来同时伴随着赞誉和争议：人脸识别、伪造假视频、假新闻、算法偏见、或导致大规模失业等负面新闻都经常引发人们的担忧。

对此，布鲁金斯学会(Brookings Institution)表示这仅仅是技术进步中不和谐的噪音，就如同人们曾担心蒸汽机车会使牛不吃草、鸡不下蛋、农民破产，而这些担忧后来被证明是毫无根据的。

而在许多乐观预期的背后，也有人指出人工智慧技术实则进展缓慢。

一些人声称，人工智慧将为这个时代带来变革性的影响，如同电力带来了第二次工业革命。这个理论得到了Gartner公司的支持：该公司发布了2019年“人工智慧炒作周期”图表，图中显示，许多人工智慧技术正在创新曲线中上升，这将让人工智慧发展“火上浇油”。

具体而言，Gartner预计语音识别技术将带来最显著的变革，而最新出现的基于AI的8种新技术则分别是AI云服务、AutoML、增强智能、可解释型AI、边缘AI、强化学习、量子计算和AI市场。

不过，Gartner表示，处于炒作周期创新触发阶段的技术常常缺乏实用的、可扩展的产品，商业可行性尚未得到证明。

Gartner的另一项研究则显示，人工智慧的应用滞后于预期，至少在企业中是这样。困难包括缺乏人才、缺乏高质量数据以及对技术的理解不够。

不切实际的承诺、宣传已经带来了数次“AI寒冬”：关于AI的投资和研究迅速回落。

进展缓慢

早在2016年，就有预测称，到2020年将有1000万辆自动驾驶汽车上路，今年10月，现代汽车还表示计划在自动驾驶及电动汽车领域投资350亿美元。

但福特执行长吉姆·哈克特(Jim Hackett)坦承，他们过于乐观地估计了自动驾驶汽车的到来时间，该公司正在缩减其自动驾驶汽车的相关计划，并认为首批自动驾驶汽车的能力将有所局限。

Uber先进技术集团的首席科学家拉克尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)也表示，自动驾驶汽车还需要很长的时间才能普及。

同样，关于AI与脑机接口技术被用于医学领域、有望治愈疑难病症(如自闭症、精神分裂症)的报导也很多，但仍然停留在研究阶段。

利用AI来在浩如烟海的文献中寻找线索、进行药物研发有着很大潜力，但算法也可能出错，而且不够成熟，需要进行人工过滤。

史丹福大学教授大卫·切瑞顿表示，自从35年前他第一次接触人工智慧以来，它一直是一项很有前途的技术，而且它仍然很有前途，但“被过度看好了”。

作用有限

目前人工智慧领域方面的进步都只局限于“狭义人工智慧”(又名弱人工智慧)——它只能专注于一件事情。

狭义人工智慧能使许多工作中枯燥、重复的部分自动化，它也只能做到这一点。缺点是它仍然只能担当人类的助手，作用有限，优点则是人们目前还不需要担心出现“天网”、“终结者”那样的超级人工智慧。

例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越善于识别对象、人，甚至是这些对象和人的详细特征，但仍然需要人类来辨别和过滤;AlphaGo击败了围棋世界冠军，但换成战棋、飞行棋就需要重新训练。

人类的能力则不仅比人工智慧更加广泛，在某种意义上学习能力也更强——你不需要看成千上万张图片才学会认识“什么是猫”。人们试图创造一个与人脑相类似的通用人工智慧(AGI)，但由于我们自己对大脑及其功能没有全面的了解，因此很难对其建模和复制。

关于时间点，微软总裁布拉德•史密斯(Brad Smith)预测，人工智慧将在未来30年至2050年间改变社会。一项对人工智慧专家的调查则预测，到2060年，预计将出现通用人工智慧或奇点。

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