我們即將迎來另一個AI寒冬嗎？

策劃 | 劉燕

作者 | Kathleen Walch

翻譯 | 劉志勇

編輯 | Linda

AI 前線導讀：人工智慧極有可能是人類最後一個終極 dafaming，未來的所有新發展將來自人工智慧。在人工智慧欣欣向榮的今天，你何曾知道，人工智慧過去曾有過兩個冬天呢？我們會不會又迎來第三個人工智慧冬天呢？

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本文最初發表於 Forbes 網站，經原作者 Kathleen Walch 授權，InfoQ 中文站翻譯並分享。

自 1956 年“Artificial intelligence”（人工智慧）概念首次出現以來，人工智慧就一直存在。業內人士都知道，之前對人工智慧都有過大肆炒作，然後就幻滅了。這段對人工智慧失去興趣的時期在業內被稱為“人工智慧冬天”，之前就已經發生過兩次。所謂的 人工智慧冬天，是指人工智慧的研究、投資和資金進入低谷期，與人工智慧有關的研究或其他專案很難獲得資金，而人才和公司將精力集中在其他地方。

今天，關於人工智慧的炒作滿天飛，但人工智慧還會繼續存在下去嗎？會不會還像過去一樣，經歷高峰期和低谷期呢？為回答這一問題，重要的是要去了解人工智慧的起源和過去。我們還會面臨另一個人工智慧冬天嗎？

人工智慧第一波浪潮和第一個人工智慧冬天

自從計算機發明以來，開發人員一直為製造更為智慧的計算機而努力。實際上，“人工智慧”這一術語，是 1956 年在達特茅斯（Dartmouth）會議上創造的。從 20 世紀 50 年代到 70 年代初，對人工智慧的興趣和投資出現了第一波浪潮。來自政府、學術界和軍方都對人工智慧產生了濃厚的興趣，並提供了大量資金，由此催生了人工智慧領域最早、也最令人印象深刻的進步。

但所有這些進步和發展，卻在 20 世紀 70 年代中期戛然而止。人們開始對人工智慧的承諾更加懷疑，當人工智慧的承諾未能兌現時，不可避免的撤退就發生了。這一情況，再加上 Lighthill 報告 火上澆油，引發了人工智慧的第一個冬天。造成這種消亡的主要原因有二：人們對於人工智慧能夠做什麼以及它能解決什麼問題，有著宏大的計劃，但這項技術並沒有實現這些宏大的計劃。而且資金來源也缺乏多樣性，因此，當政府和軍方決定撤回對人工智慧的投資時，大部分資金也就隨之枯竭了。

人工智慧第二波浪潮和第二個人工智慧冬天

20 世紀 80 年代中期，隨著專家系統的發展，以及對人工智慧研究和投資的復興，人們對人工智慧研究重新燃起了興趣。公司開始為知識工作者大規模採購臺式計算機，而專家系統則幫助將臺式計算機和廉價伺服器連線起來，從而完成以前分配給昂貴大型機的工作。專家系統幫助許多行業實現了自動化和決策過程的簡化。這一波浪潮帶來的融資來自於企業和政府，使得資金來源更加多樣化。

與此同時，隨著人們希望用專家系統來做越來越複雜的事情，專家系統變得越來越熱門，這些人工智慧追隨者遇到的問題也就越來越多。眾所周知，專家系統非常依賴資料，而在 20 世紀 80 年代，儲存仍然非常昂貴。就技術問題方面而言，儲存和資料是專家系統遇到的一些問題。此外，公司還需要開發自己的資料和決策流程，但在如何真正利用這些資料方面，則面臨著種種限制。在 20 世紀 80 年代那會兒，還沒有像今天這樣的基於網際網路的雲端來儲存資料，也沒有幾乎無限的算力可用，因此將大量資料從一個區域傳輸到另一個區域還比較困難。這意味著，專家系統無法與擁有它們的公司之外的系統進行通訊，而且也無法獲得進一步發展所需的資料。

這些限制，再加上人們對人工智慧興趣的喪失，導致了另一個人工智慧冬天的來臨。

結合專家系統，公司也開始開發軟體程式來處理各種業務任務。但專家系統因過於脆弱而聲名狼藉，要獲得期望的輸出，它就必須依賴於特定的輸入。當公司發現有更便宜的替代方法剛好可以滿足他們的需求時，他們就開始對人工智慧專案變得謹慎起來。

人工智慧再次變得炙手可熱，但能持續多久呢？

在大約這十年左右的時間裡，人們對人工智慧的興趣和投資真正開花結果，如果你願意的話，可以說這就是人工智慧“夏天”。

人工智慧演算法的創新，再加上處理大資料的可用性和經驗，是人工智慧能夠走出“冬眠“的最大原因之一。現在，我們擁有幾乎無限的儲存空間，並且已經能夠成功地管理和處理大量資料。 深度學習的發展是我們走出人工智慧冬天的另一個原因。 此外，來自企業、政府、學術界和風投的投資現在也相當多樣化。

此外，數十個國家已經認識到，人工智慧對他們的公民和經濟增長是如此重要，以至於我們現在有了圍繞人工智慧的國家級投資和戰略。此外，人工智慧正日益成為日常生活的一部分。如今，世界各地都在使用人工智慧來完成各種各樣的任務。我們已經將人工智慧應用到汽車、電話、高階機器人和其他我們每天都在使用的技術中。人們每天與人工智慧互動並不罕見，無論是透過虛擬助手，超個性化的服務和推薦，還是 Netflix 上更好的電影建議。現在，人工智慧存在於我們每天與之互動的許多技術中，而我們卻幾乎忘記了它的存在。有時候，機器人表現實在太好了，結果就是，我們經常無法分辨出它們到底是不是人類。此外，我們還用人工智慧來幫助停車，等等。

然而，有了所有這些對人工智慧的投資、興趣和資金，我們是否還會迎來另一個人工智慧冬天呢？ 我們是不是又一次在人工智慧的能力上，承諾過多而實現不足呢？我們會對無人駕駛汽車、自然語言處理和人工智慧預測分析的侷限性感到失望嗎？投資者會開始從人工智慧供應商那裡看到萬金油而不是現實世界的實際應用嗎？

儘管肯定還會有很多對人工智慧的期望落空，但這一次，我們滿懷希望與期待，下一個人工智慧的冬天永遠也不會到來。 如果我們重蹈過去的覆轍，比如過於樂觀，或者未能實現人工智慧系統的功能，那麼，另一個人工智慧的冬天總是有可能還會出現的。

一些專家也擔心，由於缺乏有關通用人工智慧的研究，我們還沒有搞清楚常識推理，而且很多資助的研究又太過於具體應用。人工智慧已經融入了我們的日常生活，以至於研究、投資和使用都無法停止，因此，當研究和投資可能會有所降溫時，就像技術浪潮總是不可避免出現的那樣，我們希望，這一次我們不會再進入人工智慧冬天。

 作者介紹

Kathleen Walch 是以人工智慧為重點的研究和諮詢公司 Cognilytica 的執行合夥人兼首席分析師，該公司致力於人工智慧在公共和私營部門的應用與使用。她也是受歡迎的 AI Today 播客的聯合主持人，該播客重點介紹公共和私營部門的各種人工智慧用例，並就人工智慧相關主題採訪客座專家。

原文連結：

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