如果人工智能迎来下一个寒冬,你认为会是卡在什么问题上?

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在 20 世纪 70 年代中期、80 年代末和 90 年代,当承诺和期望远远超过现实,人们对人工智能及其实现的结果感到失望时,人工智能的寒冬就会出现。

例如,我们都看到和听到过许多关于自动驾驶汽车的愿景,但事实是,对大多数人来说,这是 20 年或者更远以后的事情。

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。不过,这不会发生的。今年春天,福特首席执行官 Jim Hackett 轻描淡写地承认,人们高估了自动驾驶汽车的到来。尽管这些项目被大肆宣传,并且在全球投入了 350 亿美元用于开发。

其实,开发缓慢是因为没有预料到其中的复杂性,这些没有实现或破灭的承诺同样导致了人工智能的冬天。比如说,通过嵌入式脑机接口治疗迄今无法治愈的脑部疾病(如自闭症和精神分裂症)的承诺听起来诱人,但这可能在很遥远的未来才会发生。当项目陷入困境时,人们就会失去兴趣,炒作研究和投资都会一一消失。



【 图片来源:Venturebeat 所有者:Venturebeat 】

这是当前的难题。一方面,人工智能几乎每天都在进步,从训练人工智能来帮助瘫痪者写作,到快速发现新的野火和提高邮政服务效率等,这些看起来都是很有前途的应用。然而,斯坦福大学教授 David Cheriton 在最近表示,在 35 年前,从他第一次接触人工智能以来,它一直是一项很有前途的技术。不过,尽管它仍然很有前途,但“被过度看好了”。

Gartner 的一项新研究进一步证实了这种过度乐观。研究显示,人工智能的应用滞后于预期,至少在企业中是这样。目前,最大的挑战是缺乏熟练的员工,可用数据的质量,以及理解人工智能的真正好处和用途。并且,Gartner 提到的一个更为重要的限制是——缺乏远见和想象力去应用人工智能。(雷锋网)