从IBM、谷歌、亚马逊看当下AI的泛化(3)

来源：孙永杰　作者：孙永杰　责任编辑：方向　发表时间:2017-07-24 12:03　

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核心提示：上述说明自然语言（真正的AI能力）的难题离最终的解决依然存有差距。因为不同的应用（问答、情感分析、机器翻译、部分语音标签）需要有不同的模型架构：强监督式记忆神经网络、树形长短记忆网络、双向LSTM限制随机

上述说明自然语言（真正的AI能力）的“难题”离最终的解决依然存有差距。因为不同的应用（问答、情感分析、机器翻译、部分语音标签）需要有不同的模型架构：强监督式记忆神经网络、树形长短记忆网络、双向LSTM限制随机域（CRF）、动态记忆网络等。即使在研究中出现一些非常有潜力的新想法，设计、工程合成、可扩展的对话系统与这些想法的结合依然处于非常复杂的状态，离商用还很遥远。所以，当被问及何时才能通过自然语言与数字助理交流，并得到满意的答案时，就连吴恩达这样的顶尖科学家也无法给出确切答案。即便是对最高水平的神经网络学家而言，这项技术仍然有很多谜团尚待解开。有很多工作只能通过不断试错来改进，没有人敢保证某项技术调整可能产生什么样的后果。根据现有的技术和方法，这一过程大约要耗费数年时间。

正是在这些科技大佬的鼓动下，AI正有走向泛化的趋势。据统计，到去年年底，在财富500强企业中，就有180家对外宣称自己要启动相关的人工智能项目。甚至有广告研究公司大胆预估，到了 2020 年，人工智能技术可能会出现在几乎所有的新科技产品的宣传之中。另据Gartner 在研究了 1000 家宣称自己使用了人工智能的技术供应商后发现，大部分所谓的人工智能技术，采用的依旧是基础的、基于规则的机器学习和分析技术（例如上述的IBM的沃森和谷歌的DeepMind）。这些技术，早在人工智能这个概念被热炒之前，就已经出现并被业内所使用。更为关键的是，这些技术的能力远远未达到可以被称得上“人工智能”的程度。

恰逢国务院《新一代人工智能发展规划》颁布之际，在彰显我国政府对于科技产业前瞻性和势在必得决心的同时，也应该警惕当下产业界AI泛化的趋势，尤其是在每逢大的利好的产业政策或者纲要出台，总是泥沙俱下的中国，切莫让真正的AI淹没在AI的泛化中。

作者简介：孙永杰，只聊与IT有关的事，偶尔闲扯，微信公号techplus2013

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