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作者 | 龙老师
出品 | 子弹财经
虽然已经写进了“新基建” , 但人工智能从总体上来说 , 仍然是一个非常前沿且充满不确定性的交叉学科 。
我们不能否定AI将在未来智能社会图景中扮演重要角色的历史意义 , 但从上半场“展示概念”到下半场“展示实力”的转变中 , AI本身也将迅速迭代和升级 , 其发展将是跳跃性而非线性的 。
对一家刚刚经历A轮融资的AI企业——暗物智能科技(以下简称“暗物智能”)的观察 , 或许能证实上述观点 。
1、鹦鹉范式和乌鸦范式 , AI也有智商问题人们开始关注“AI寒冬”这个问题 。
其实 , 这并不是人工智能领域第一次遇到类似的问题 。
自从1956年大名鼎鼎的“达特茅斯会议”开始 , 人工智能领域其实就是一个没有共识、不按线性发展的领域 。由于它没有明确的路径和验证过的模式 , 所有的努力都在无人区里 。
达特茅斯会议后 , 曾掀起一阵人工智能浪潮 , 包括美国国家科学基金会在内的很多机构满怀希望投了很多钱 , 但由于算力等基础条件不具备 , 人工智能在1970年和1990年迎来了两次寒冬 。
2016年以后 , 人工智能似乎开始再次繁荣 , 标志性事件是阿尔法狗战胜李世石 , 后者直接导致中国创业领域开始密集扎堆在AI领域 。据不完全统计 , 和AI有关的创业公司在数年里成立了上万家 。
但是 , AI的前沿性决定了 , 既不是某一家公司起步早、资金雄厚就一定干得成 , 也不是一个赛道、一个方向上鏖集的企业越多、投资越多 , 就一定是正确的方向 。
也许你觉得我们身边的“AI”产品不少了 , 但就如同人脑一样 , AI也有“聪明”和“弱智”的区别 , 初级和高阶的区别 。
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图 / 摄图网 , 基于VRF协议
很多我们现在感到很先进的“AI”技术 , 其实只是“感知层”AI 。
什么叫“感知层”AI呢?我们可以将其比作人的器官——眼睛 。比如儿童的双眼可以清楚地看到物体 , 但并不能分辨物体背后的信息 , 是真实的还是虚幻的 , 是安全的还是危险的 , 这就是只有“感知”而没有“认知” 。
大家熟知的“人脸识别”就是感知层AI应用的一个典型 。摄像头通过采集人脸数据的方式获取了人脸特征信息 , 然后和数据库中保存的数据进行对比 , 如果对比通过就识别成功 。但摄像头背后的电脑 , 也许并不知道这个数据代表的是“脸” , 更不用说分辨出“人”对应着什么 , 需要作何判断 。
能判断、推理的AI能力 , 我们才称为“认知AI” 。简单来说 , 认知AI的特点就是“知其然 , 并且知其所以然” 。因此 , 系统不但能感知信息 , 而且基于感知的结果能做认知层面的推理和判断 。
【AI下半场,谁主沉浮?】去年起 , 中国轰轰烈烈的AI创业遇到了很大的挑战 , 投资缩减、多个企业宣布裁员或转型 。这里面的原因很多也很复杂 , 但从现象上来看 , 是AI的大规模商业化落地并不如想象中那么顺利 。而其背后的本质 , 主要还是受制于AI的发展水平 , 目前“感知层”AI能解决的问题有限 , 使用场景有限 , 解决的痛点不多 。
人工智能领域的大牛朱松纯教授曾生动地用“鹦鹉范式”和“乌鸦范式”来譬喻人工智能的层次:
一种称之为“鹦鹉范式” , 鹦鹉经训练可以与人类对话 , 但是不理解你在说什么 。
还有一种是“乌鸦范式” , 乌鸦找到核桃之后 , 会把核桃扔在路上 , 让车去压 , 压碎了再吃 。但是因为路上车太多 , 乌鸦吃不到核桃 , 于是乌鸦把核桃扔到斑马线上 , 因为这里有红绿灯 , 红灯亮时车都停住了 , 它就可以去吃 。
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