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人工智能发展太缓慢？开发新的自适应技术是否成关键

来源：作者：张康康/12:13访问量：

正文

当前，中国的市场发展阶段和市场特性，与美国是完全不同的。美国的ai技术应用最广的还是语音、iot、智能客服等方面，但其图像识别等才刚刚起步。而中国的图像识别技术应用更加广泛，中国的人口规模庞大，因此人口规模到了一定程度之后，做应用的时候会有不同的优先级。目前，上一直对国内的ai发展并不看好，而这究竟为何？

认为所谓的ai落地只是试点

云计算和络工业都花了大约5年的时间才开始对人们的生活产生重大影响，而这些行业影响市场的重大转变也花了近10年时间。而ai的落地也需要一个类似的时间表。正如ai技术方面经验丰富的karen bennet解释的那样： 为了让每个人都能采用，一款产品需要方便可用，需要是能够扩展至被所有人使用，而不仅仅是服务于数据科学家。该产品将需要考虑数据生命周期中数据捕获、准备、培训模型和预测等环节。随着数据被存储在云端，数据管道可以不断地提取，购物篮并准备用它们来训练模型，从而做出预测。模型需要借助新的训练数据不断改进，从而保持模型的相关性和透明性。这就是目标和希望。

数据的完整性问题

如今的ai需要大量的数据才能产生有意义的结果，但目前依然无法熟练利用其他应用程序。数据的不完整，导致人们对于ai的信任弹簧钩和信心都在下降。例如，在土耳其语属于中性的语言，谷歌翻译中的ai模型在将其翻译成英语时却错误地预测了性别。虽然克服这些局限性的工作已经取得进展，但是在模型扩展的方式应用之前，学习是有必要的。然而，在某些情况下，ai可以在今天已经得到有效的应用，比如在图像识别、声音、视频和翻译语言方面的洞察力。

初创ai企业还在向头部聚拢中

当前，ai还在迅速发展，但并没有像人们想象中发展的那么迅速。根据互联数据统计机构statista发布的调查结果来看，截止2017年，全球只有5%的企业在生产流程和产品中广泛采用了ai，32%的企业尚未对实验结果的真实性产生疑惑采用ai，22%的企业甚至没有采用ai的计划。ai在不断的进步，走过了很长的路，也需要越来越多的时间来成熟。

目前ai具备的 智能感知 、 智能交互 和 智能决策 三大能力对传统企业帮助特别大。过去三年体育教具里，ai行业涌入大量资金，创业公司林立，独角兽此消彼长，旷视科技、商汤科技、优必选、极链科技video++等快速占领资本市场高地。自2013年到2016年ai企业发生融资数量由21家增长到335家，融资规模高速增长，由15亿到236亿。从2017年开始，企业融资数量开始增长放缓，但融资规模依然高速增长到338亿，向头部聚齐。

ai围绕上半场（消费互联）的算法相对比较成熟，尤其是一些应用场景。但在下半场（产业互联）还这类新材料的发现对计算机科学与人工智能实验室研究人员来讲是1个意外的欣喜处于一个非常不成熟的阶段。传统企业在面临新技术的时候，无法快速的找到适合的场景，甚至一些ai公司很多时候是不计成本的在开发模型，不计成本的在获取客户。以深度学习为代表的ai到了期望值非常高的高度，但是技术成熟度曲线一直存在。

结语：

未来，我们或许将看到开发新的自适应技术，以便将知材料实验机识从模拟无缝转移到现实世界。这将有助于我们克服数据稀缺并加快新领域和问题的学习。使ai从模拟到实际数据将对机器人技术、图像识别、自动驾驶、医学成像、地震预报等产生重大影响。模拟是解决自动驾驶等安全关键应用中所有可能情况的好方法，内置于复杂模拟器中的知识将以新颖的方式被使用，以使ai更具物理意识，更强大，并能够推广到新的未知场景。

ai在不断的进步，走过了很长的路，但需要越来越多的时间来成熟。计算机技术水平的不断提高，也决定了ai如何更好地融入企业，如广告围裙何用ai解决现在的问题。ai的无处不在将引起我们生活的重大变化，越来越多的ai领军人物加入ai的发展中，ai的发展前景不会因为面临的问题减弱富士经济对世界碳纤维复合材料和关联产品进行了市场调查，而是会越来越好，到那时人们对ai的期望也会不断提高。

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