文|金融時報

3月27日訊，今年的博鰲論壇已經進行了一大半，之前幾天，無論場內場外，對人工智能的討論不絕于耳。比如在第一天的金融科技分論壇上，嘉賓們提到了未來人工智能技術的引入對金融業(yè)效率的提升。因此，盡管在昏昏欲睡的午后，這場人工智能分論壇依然吸引來大量的聽眾。

雖然這場論壇主題是“人工智能：對話科學家”，但討論顯然不會局限于科技層面。與會者更想知道的是：現階段人工智能究竟發(fā)展到了什么階段，中國人工智能領域的創(chuàng)業(yè)究竟前景如何，以及那個略顯俗套卻是人人都關心的問題“人工智能會不會取代人類?”

人工智能還沒走出機器學習的階段

搜狗CEO王小川將自己定位為人工智能的受益者，但在他看來，人工智能取代人在現在是絕對不可能的一件事情。機器比人更“笨”，之前的人們曾試圖把規(guī)則和答案分別交給機器，卻發(fā)現機器沒有辦法認知。第三次通過大數據把做事情的“套路”交給機器，讓機器重復學習，機器也要重復很多遍才能做到。

因此在我們可見的時間里，人工智能都還沒走出機器學習的階段，沒有見過的事情機器是不會做的。比如語音識別，雖然大家覺得能夠語音識別的機器很聰明，但只要兩個人的聲音疊加在一起，機器就沒有辦法識別。

王小川繼而總結道，今天的人工智能目前研究突破的還是基于大數據算法計算的產物。所以現在人們有重復性的數據給機器的時候，機器就可以學會。比如說人臉識別，需要給機器兩千張的照片讓他有機會學習。因此現在做人工智能核心的，要把原有世界當中的這種數據的標記出來交給機器，但凡需要一些創(chuàng)造性或者數據樣本不夠多的領域，機器現在是無能為力的。

因此語音識別、圖像識別等這些有大量數據學習的領域，機器可以表現的很好，并不代表機器真正的理解背后的邏輯。比如，由于樣本的流暢，現在的機器翻譯較之以前有很大進步，但是機器并不理解自己在干什么。

而語言識別是更難的，他以自己去年六月份去劍橋做對話的實驗室為例：“當時演示了一個訂餐訂酒店的系統(tǒng)。機器問我需要幫你找一個停車位嗎?我說我沒車，機器不懂我什么意思了。我有沒有車跟停車位什么關系?機器沒有能力自己做理解的，現在的機器還不知道怎樣建立這樣的一個認知。”

中國的AI創(chuàng)業(yè)會產生巨大的泡沫

對于如今國內的AI創(chuàng)業(yè)熱潮，同樣作為嘉賓的百度張亞勤認為，雖然國內未來前景很好，但必須看到“國內人工智能超前于美國”的說法是過激的，人工智能的研發(fā)基礎現在依然在美國。

而王小川對于人工智能在中國的發(fā)展相對樂觀。他以他在美國的經歷舉例：如果拋開基礎研究，上面活躍的做技術轉化以及創(chuàng)業(yè)公司很多都是華人，底層基礎研究以外的力量非常寶貴。在加上中國的市場空間巨大，傳統(tǒng)行業(yè)力量相對較弱，所以新技術一進來會有更大的生存空間。在AI技術進來之后，中國可能比美國受益更大。

但他也承認目前行業(yè)確實比較浮躁，他認為中國AI創(chuàng)業(yè)發(fā)展過程當中，大量資金的涌入也會產生巨大的泡沫。無論是創(chuàng)業(yè)公司的估值，還是給人才的薪水待遇都是遠遠高于美國的。以后會有大量的公司因為遠遠達不到預期而失敗。但他認為這種泡沫是值得的，因為在形成泡沫的過程中可以吸引大量人才，有“催化劑”的作用，從長遠來看還是會創(chuàng)造更大的價值。

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