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资本正在逃离人工智能?业内专家:根本还是场景结合没做好

2019-11-06 17:20:11   阅读:4061

每个记者:陈李鹏每个编辑:魏冠宏

照片来源:摄影网络

最近,一篇题为“投资者逃离人工智能”的文章席卷了人工智能圈。基于一家人脸识别“马千里”企业所经历的融资困境,本文讲述了一家人工智能初创企业面临“资本冬天”和投资者逃离人工智能领域的故事。

9月25日下午,一场人工智能产学研合作研讨会在广电快递公司举行。《国家商报》记者在现场了解到,许多与会专家表达了对人工智能“寒冬理论”的期待。“(人工智能)工业经历了许多次起伏,每次(工业)上升,我们都觉得我们能解决问题,(最后)我们发现它仍然不能,然后我们又下降。”电子科技大学光电科学与工程学院教授高春明在接受记者采访时说。在他看来,这一轮人工智能资本“冬天”背后的原因在于人工智能企业与实际应用场景的结合。

广电快递副总经理魏东也持同样观点。他说,以人脸识别为例,一些纯人工智能技术初创企业会通过各种竞争刷识别率数据,然后利用这些指标筹集资金,但从应用的角度来看,“我们认为一两个百分点甚至几个百分点的差异对应用本身并没有任何本质的区别。”魏东强调,单一的人工智能技术没有多大价值,关键是如何与现场相结合。

2016年春天,世界围棋冠军李世石输给了谷歌的人工智能系统阿尔法围棋(alphago),这意味着机器人打败了人类,人工智能界欢呼雀跃。比赛当天,国家商报记者正在上海参加中国家电及消费电子博览会。会上,互联网社区的人们兴高采烈,满面笑容。broadlink首席执行官刘宗儒高兴地说,“这表明人工智能的极端已经到来。”

在阿尔法狗“壮观的风景”之后,从2016年到2017年,中国确实出现了人工智能投资热潮。投资界广泛传播资金,人工智能独角兽逐渐发展起来。但现在看来,极点并没有如期到来,而是人工智能行业正在经历另一个“寒冷的冬天”。最近,“投资者逃离人工智能”已经成为整个行业讨论的焦点。

9月25日下午,魏东在接受《国家商报》记者采访时表示:“我没有从事投资,但据我所知,从去年下半年开始,投资者在人工智能领域的胆子实际上已经变得不如以前了。一些独角兽公司的早期估值迅速飙升,而传统投资正在买入而非减持。“魏东表示,一些独角兽部队公司在盈利的道路上仍然需要一些流程,但投资界现在的态度并不乐观。他们不认为这个过程一定会带来好的结果,这也是投资界争论人工智能的原因。

中山大学数据科学与计算机学院教授赖黄简也表示,人工智能产业正从过度的期望转向过度的失望。Cb insight数据显示,2018年,90%的人工智能公司处于亏损状态。谷歌制造阿尔法狗的人工智能公司Deep Mind在2018年负债超过12亿美元,亏损5.72亿美元。

赖黄简表示,许多人工智能公司正在出售资产,或者投资者退出,因为他们的技术远远低于预期。"经过几年的投资,投资者发现他们无法取得成果,于是撤回了他们的资金。"对于投资界的“逃离”,赖黄简指出,根本原因是人工智能技术“没有很好地与现场结合”。

照片来源:摄影网络

高春明告诉《国家商报》记者,从他的实践经验来看,工业应用所寻求的是百万分之几的失败率,这仅仅依靠单一的人工智能技术是难以实现的。

魏东在接受记者采访时还表示,纯人工智能技术公司应该回归应用和场景的结合。“无论人工智能技术有多高超,都有必要解决问题,帮助现场的客户真正解决问题。”

他还说,从广播电影电视快报的实际应用经验来看,单纯的人工智能技术公司在一项技术上有多高超并没有多大价值。他以人工智能在深圳地铁的应用为例,表示作为行业整体解决方案的提供者,广播电影电视快递将不仅关注单一人工智能技术,“当人们通过单一人脸识别技术进行识别时,无论识别率有多高,总会有不被识别的时候。”这需要第二条路径来帮助解决实际应用问题,并且可以通过手指静脉来确定此人是a还是b”。

“我认为(人工智能初创企业)应该回归业务运营的本质。如果我们能通过融资解决问题,这样的人工智能企业将会更加稳定和持久,”魏东说。

高春明告诉记者:“从技术上讲,我们早就预测到退潮了。物联网热,大数据热,人工智能也热。哪个没有衰退?退潮过后,剩下的真的很有价值。那些不能真正解决问题的人都是空谈。从技术上讲,我们不认为人工智能是一种特别具有颠覆性的东西。事实上,自20世纪70年代以来,人工智能没有真正的进展。取得进步的是计算能力,它更快,这主要是由于计算机硬件的发展。”

赖黄简说,人工智能起源于1956年,自发展以来经历了几次高潮和低谷。在他看来,人工智能目前正处于从弱人工智能向强人工智能的过渡阶段。“目前,人工智能的深层神经网络学习理论是智能的,但不是智能的。该行业的局限在于高级算法如何与场景相结合,以及企业如何赚钱。”他进一步指出,人工智能的行业局限性仍然在于劳动力成本高,而初创企业基本上依赖风险资本来收回成本。

中山大学数据科学与计算机学院赖黄简教授照片来源:记者陈李鹏拍摄

今年9月,变脸软件造引起恐慌,当时业界认为这是对人工智能技术的滥用。

有许多滥用类似人工智能技术的案例,“例如,手机经常自动提示你离家或公司有多远,我认为这是多余的;有时我会去银行当场做生意,而且我还需要证明自己的身份。我在那里,我需要张开嘴,擦擦脸。最有争议的教学软件是教室里充满了摄像头,可以识别学生的睡意和闭眼。这既不能解决该行业的痛点,也不能产生自身的经济效益。在我看来,这是无病呻吟。”赖黄简说道。

他强调说,人工智能技术的应用应该使人类生活更美好,而不应该被用来过度监测人类生活的细节。“人工智能技术已经从‘不可用’变成‘可用’,但它仍然‘不可用’,关键是如何在下一步做得更好。”

广电快递总经理叶小雨指出,由于数据和场景的限制,当前人工智能远未达到智能的最高水平,面临理论、前沿和应用不足的现状。此时,企业与大学在科研方面的合作尤为重要。

那么,如何实现产学研的有效结合呢?

华南理工大学电子信息学院教授胡永健表示,校企合作的最大难题是知识产权问题。高等院校的研究生必须毕业,要么写论文,要么申请专利。学生们去公司练习。如果与人工智能相关的技术专利只能是企业的唯一发明者,学生将无法保证毕业,这也将打击学生的积极性。此外,对于表现好的学生,公司应该提前采取措施留住人才。

暨南大学信息技术学院教授易庆明认为,由于各种因素,大学教师一般都专攻某一技术点。企业必须明白如何找到与大学教师一起提供解决方案的重点,而不是希望大学教师能够承担全部责任。“以前也有公司寻求我们合作的案例。他们想让我们做所有的事。我告诉他我们不能完成整个机器。”

广东工业大学计算机学院的詹魏梦教授建议广播电影电视快报通过这一机制建设自己的大学,整合资源,提高产学研结合的效率。

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