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是技术田园，还是技术寒冬？
在 20 世纪 70 年代中期、80 年代末和 90 年代，当承诺和期望远远超过现实，人们对人工智能及其实现的结果感到失望时，人工智能的寒冬就会出现。例如，我们都看到和听到过许多关于自动驾驶汽车的愿景，但事实是，对大多数人来说，这是 20 年或者更远以后的事情。
早在 2016 年，就有预测称，到 2020 年，将有 1000 万辆自动驾驶汽车上路。不过，这不会发生的。今年春天，福特首席执行官 Jim Hackett 轻描淡写地承认，人们高估了自动驾驶汽车的到来。尽管这些项目被大肆宣传，并且在全球投入了 350 亿美元用于开发。
其实，开发缓慢是因为没有预料到其中的复杂性，这些没有实现或破灭的承诺同样导致了人工智能的冬天。比如说，通过嵌入式脑机接口治疗迄今无法治愈的脑部疾病（如自闭症和精神分裂症）的承诺听起来诱人，但这可能在很遥远的未来才会发生。当项目陷入困境时，人们就会失去兴趣，炒作研究和投资都会一一消失。
【 图片来源：Venturebeat 所有者：Venturebeat 】
这是当前的难题。一方面，人工智能几乎每天都在进步，从训练人工智能来帮助瘫痪者写作，到快速发现新的野火和提高邮政服务效率等，这些看起来都是很有前途的应用。然而，斯坦福大学教授 David Cheriton 在最近表示，在 35 年前，从他第一次接触人工智能以来，它一直是一项很有前途的技术。不过，尽管它仍然很有前途，但“被过度看好了”。
Gartner 的一项新研究进一步证实了这种过度乐观。研究显示，人工智能的应用滞后于预期，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，以及理解人工智能的真正好处和用途。并且，Gartner 提到的一个更为重要的限制是——缺乏远见和想象力去应用人工智能。
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，到 2030 年，人工智能每年将为全球经济贡献多少。在人工智能黄金时代的引领下，是否会实现类似的目标？或者，这项技术是否会在未来几年碰壁，从而导致一个新的寒冬？
对于人工智能的寒冬，有一种观点认为，到目前为止，所有的进步都来自“狭义人工智能”，即一种算法只做一件事的能力。例如，计算机视觉算法在理解视觉信息方面非常出色，但却不能将这种能力应用于其他任务。
强大的人工智能，也被称为通用人工智能（雷锋网按，AGI，Artificial General Intelligence）还不存在。AGI 机器可以执行人类可以执行的任何任务。不过，调查显示，AGI 要到 2060 年才会出现，这意味着在那之前，狭隘的人工智能算法就足够了。
最终，狭隘 AI 的用例将会用尽。另一个人工智能冬季可能会到来，但何时到来，这仍是一个公开的争论。目前，随着资金的增加，与人工智能相关的技术数量也在炒作周期中攀升。而我们，正沐浴在人工智能盛夏的金色阳光中。（来源：雷锋网） 共2页 上一页 [1] [2] 搜索更多: AI |
