炒黄金给年轻人上了一课
06-18
全球人工智能发展热潮仍在以极快的速度推进，而且没有停止的迹象。
数十个国家已经认识到人工智能对经济增长的重要性，越来越多的国家围绕人工智能的投资和战略涌现。
然而，对于人工智能，也存在不同的声音。
他们认为，人工智能目前存在技术滥用的问题，从长远发展的角度来看，人工智能是一种威胁。
这两种声音正在互相竞争。
那么，AI是处于黄金时代还是冬天即将来临？对于这个问题，雷锋网援引相关外媒文章进行讨论并整理，不改变原意。
【图片来源：Venturebeat 所有者：Venturebeat】近日，斯坦福大学呼吁美国政府在未来十年内为该国的人工智能系统投资10亿美元。
此外，来自法国的一份报告显示，在政府和投资者的支持下，年内新增近38%的人工智能公司。
不仅如此，美国能源部还计划大力利用人工智能加速科学发现，并要求再投资10亿美元。
围绕人工智能的国家级投资和战略越来越多。
这一趋势支持了“AI正在进入黄金时代”的观点，甚至有人认为人工智能的变革性影响将与电力相媲美。
不过，黄金时代理论得到了Gartner公司的进一步支持。
Gartner发布的“AI技术成熟度曲线”显示，许多AI技术正处于爬坡创新阶段，为AI火种提供了更多燃料。
事实上，人工智能技术的新闻报道正在增加，公众的兴趣也在增加。
[图片来源：Venturebeat 所有者：Venturebeat] 尽管公众兴趣很高，但并不是每个人都如此积极。
人们对人工智能的负面反馈越来越多，无论是当前技术的滥用还是对潜在长期威胁的担忧。
例如，由于消费者的强烈反对，几家内陆牛排馆最近不得不放弃在其餐厅实施人工智能面部识别的计划。
由于担心反乌托邦监控系统的潜在风险，一些城市已经完全禁止该技术。
[图片来源：Venturebeat 所有者：Venturebeat] 此外，还有许多其他威胁，包括人工智能制作的 Deepfake 视频以及滥用新的自然语言生成功能。
滥用这些信息可能会加剧“假新闻”的发生，并进一步破坏民主规范和制度。
这导致美国参议院通过一项法案，要求国土安全部发布关于深度伪造技术的使用以及如何利用该技术危害国家安全的年度报告。
此外，关于用于训练人工智能算法的数据集固有偏差的讨论仍在继续，并担心是否有可能消除这些偏差。
那么，这些问题是根本问题还是只是机器进步中的噪音？布鲁金斯学会一篇关于人工智能监管的文章提出了后者。
该论文引用了对先前技术突破的担忧，但事实证明这些担忧是毫无根据的。
例如，人们担心蒸汽机车会导致牛无法吃草、鸡无法下蛋，并会造成经济灾难，因为马会灭绝，干草和燕麦农民会破产。
还有人担心电报机使用“火花”来传输信息可能是魔鬼的杰作。
这是科技田园还是科技寒冬？人工智能的冬天发生在 20 世纪 70 年代中期、80 年代末和 1990 年代，当时的承诺和期望远远超过现实，人们对人工智能及其取得的结果感到失望。
例如，我们都见过、听过许多自动驾驶汽车的愿景，但现实是，对于大多数人来说，这还需要 20 年或更长时间。
早在 2010 年，就有预测称，到 2018 年，路上将有 10,000 辆自动驾驶汽车。
然而，这不会发生。
今年春天，福特首席执行官吉姆·哈克特（Jim Hackett）淡化了人们高估自动驾驶汽车到来的说法。
尽管这些项目广为人知，并且在全球范围内投资了数十亿美元用于开发。
事实上，开发进展缓慢是因为没有预料到其复杂性。
这些未实现或违背的承诺也导致了人工智能的寒冬。
例如，通过嵌入式脑机接口治疗迄今为止无法治愈的脑部疾病（例如自闭症和精神分裂症）的承诺可能听起来很诱人，但这可能要在遥远的未来才会实现。
当一个项目陷入困境时，人们会失去兴趣和炒作，研究和投资也会消失。
【图片来源：Venturebeat 所有者：Venturebeat】这就是目前的困境。
一方面，人工智能几乎每天都在进步，其看似前景广阔的应用范围包括训练人工智能以帮助瘫痪者写作，到快速发现新的野火以及提高邮政服务的效率。
然而，斯坦福大学教授 David Cheriton 最近表示，自从 35 年前第一次接触人工智能以来，人工智能一直是一项有前途的技术。
然而，尽管它仍然充满希望，但它“承诺过多”。
Gartner 的一项新研究进一步证实了这种过度乐观的观点。
研究表明，人工智能的采用落后于预期，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了解人工智能的真正好处和用途。
而且，Gartner提到的一个更重要的限制是缺乏应用人工智能的愿景和想象力。
这次会有所不同吗？这是一个价值近 16 万亿美元的问题——普华永道估计人工智能每年将为全球经济做出多少贡献。
在人工智能黄金时代的引领下，类似的目标是否会实现？或者该技术会在未来几年内遇到瓶颈，导致新的冬天吗？关于人工智能的冬天，有一种观点认为，迄今为止的所有进步都来自“狭义人工智能”，即一种算法只做一件事的能力。
例如，计算机视觉算法非常擅长理解视觉信息，但无法将这种能力应用于其他任务。
强大的人工智能，也称为通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）目前还不存在。
AGI 机器可以执行人类可以执行的任何任务。
然而，调查显示，AGI 要到 2020 年才会面世，这意味着在那之前，狭义的 AI 算法就足够了。
最终，狭隘AI的用例将会耗尽。
另一个人工智能冬天可能即将到来，但何时到来仍然是一个公开辩论。
目前，随着资金的增加，炒作周期中人工智能相关技术的数量也在不断攀升。
而我们正沐浴在人工智能之夏的金色阳光下。
雷锋网注：本文整理自GARY GROSSMAN和EDELMAN在venturebeat发表的文章。
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