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2018年的人工智能像極了2000年的互聯網泡沫

日期:2019-02-25   人氣:  來源:互聯網
簡介:2018年的人工智能像極了2000年的互聯網泡沫 當前的AI產業,像個雙面人。 一面是天使,帶著全球耀眼的光環,肩負國家戰略的重任,高度依賴資本市場渠道,圍繞著輿論高度爆炒,從業者無不三高社會精英。 端地是風頭無兩。 一面是弱智,在許多領域,AI技術和……

2018年的人工智能像極了2000年的互聯網泡沫

當前的AI產業,像個雙面人。

一面是天使,帶著全球耀眼的光環,肩負國家戰略的重任,高度依賴資本市場渠道,圍繞著輿論高度爆炒,從業者無不三高社會精英。

端地是風頭無兩。

一面是弱智,在許多領域,AI技術和產品的成熟度有限,甚至被譏笑為人工智障。許多項目和技術,根本上不了市面,要想獲得消費者歡迎,還需要相當長的時間。

創投圈的朋友抱怨說,手里錢一大堆,但拿著錢去找一個新的有潛力的項目卻越來越難,新增企業數量少,大多不靠譜,只能跟投一些項目。

資金多而項目缺,周期長而營收難,項目卻一天比一天更加昂貴,這種情形與2000年的第一次互聯網泡沫何其相似。

當然,比2000泡沫更令人擔憂的是,2018年,AI領域還會出現事很多,人不夠用的情形。

要知道,人工智能競爭以大牛為根本。創業公司那么多,牛人鳳毛麟角,到哪里搶呢?

而據說世界上深度學習領域的頂尖人才不超過50人,都名花有主。你說搶誰挖誰?

算法大神YoshuaBengio也表示:深度學習現在炙手可熱,目前的困境是缺乏專家,一個博士生大概需要五年的時間培養,但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習,這意味著現在該領域的專家特別少,可以說彌足珍貴、極度稀缺。這是三年前AI面臨的困境,至今依然未得到改善,甚至變得更加嚴峻。

為啥牛人稀少?

AndrewNg曾解釋過深度學習領域人才匱乏的主要原因:

首先是數據,對于解決某些領域的問題,獲取數據并非易事;

其次是計算基礎架構工具,包括計算機硬件和軟件;

最后是這個領域的工程師培養時間非常長。

所以,科技巨頭們等紛紛通過收購初創公司來招攬人才。

牛人不足,也是制約中國AI產業發展的關鍵因素。

要知道,中國AI市場極大,但AI牛人太少了。

據騰訊研究院發布的《2017全球人工智能人才白皮書》統計,目前我國約有人工智能領域人才不足5萬人,遠不能滿足我國市場百萬級的人才需求量。

我們缺哪些人才呢?

人工智能產業由基礎層(芯片/處理器、傳感器等),KUKA機器人示教器維修,技術層(自然語言處理,計算機視覺與圖像,機器學習/深度學習,智能機器人等)和應用層(語音識別,人臉識別)等組成,

中國AI產業的主要從業人員集中在應用層,KUKA機器人維修,基礎層和技術層人才儲備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術平臺上,嚴重削弱中國在國際上競爭力。

回顧2000年互聯網泡沫的幻滅,很多人依然覺得不可思議。那時候的產業發展日新月異,軟件應用、網絡服務ISP,KUKA機器人電路板維修,網絡內容ICP爆發,常有一日不見如隔三秋的感嘆。

2000年4月,納斯達克指數一路狂飆突進到歷史頂點,5400多點。但不幸泡沫破裂,資本市場崩盤。寒冬持續了3年時間,才慢慢走出低谷。

如今的AI產業正蓬勃發展,風險投資錢多、牛人少,AI+各行各業也如雨后春筍一般爆發,并且大家都很樂觀的不考慮商業營收,這簡直是2000網絡泡沫的一個翻版。

且不說納斯達克如何,單單A股市場,就常常為之躁動不已。原本理智的資本市場變得荷爾蒙過剩,泡沫的味道越來越濃。

大家不擔心自己遇到AI領域的樂視嗎?

無論是政府還是企業,你們別那么樂觀,大家不應該對未來的風險加以防范嗎?

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