揭露AI虛火真相：像“炒作明星”一樣炒作“創新”通信
人類的發明史上，從來都是應用需求領先，從來都不是技術領先。比如，人們想要飛，才有了飛機并不斷改善；人們希望計算更快，才有了CPU。好像，人們并沒有迫切需要AI。
在剛剛結束的第四屆互聯網大會上，“人工智能”成了“飯局”之外最熱門的詞語。大會還專門開設了分論壇《人工智能：讓生活更美好》，并邀請中國科學院院士、國內外企業家共同探討人工智能技術與產業、倫理等方面的發展。
中央對人工智能寄予厚望，從政策到國家發展戰略，正在舉全國之力，試圖在2030年搶占人工智能全球制高點。
但近日，中央權威媒體中央人民廣播電視臺經濟之聲《天下財經》欄目，給人工智能這把“燒”起來有點旺的虛火潑了一盆冷水。
這篇報道稱，“要鼓勵創新、倡導創新、包容創新、也要特別注意維護創新”，這里的“維護”，言下之意就是對于當前披著AI馬甲的偽人工智能項目，要“撕開面紗，揭露真相”。
AI概念為更多人所熟知是在2017年，根據Venture Scanner數據顯示，僅2017年，人工智能類別的創業公司數量全球就達到957家。另從iiMedia Research（艾媒咨詢）的數據來看，2017年截止10月，人工智能創業公司數量已經與2015年整年相當。
蜂擁而至，必然有利可圖。但在這里，“利”未必是指利潤――就目前情況來看，國內大多數AI創業公司都還沒有實現很好的銷售業績，更談不上盈利。
因此，獲得VC的青睞成了當前許多AI創業項目的逐利所在。難怪有人笑稱，人工智能最大的應用場景是在飯局上。
李開復此前就說，現在創投市場人工智能泡沫很嚴重，每個商業計劃書上都要加上人工智能，幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司，這個時候我們投資機構就要很謹慎地去選擇，要辨認出真正的人工智能項目。
“人類的發明史上，從來都是應用需求領先，從來都不是技術領先。比如，人們想要飛，才有了飛機并不斷改善；人們希望計算更快，才有了CPU。好像，人們并沒有迫切需要AI”。
這是不久前清華大學微電子學研究所副所長、聯合研究實驗室主任王志華教授的一番言論。
王教授認為，現在AI可知的應用就只有圖像解析。“只要你是可知的應用，那你就老老實實地說你在做應用、在做圖像解析，而不要吆喝著所謂的人工智能。
以此為例，某投資人機構就曾遇到由豪華技術團隊構成的自動駕駛公司，聲稱已經掌握了世面上最領先的視覺算法，并將一騎絕塵率先步入L4，也就是高度自動駕駛階段。
但從無人駕駛整個技術結構來看，視覺算法只是第一步，之后還將涉及高清地圖，逐漸邁向決策層和執行層。比如對接下來可能發生的情況準確預測，對下一步行動的規劃和選擇合理的路徑達到目標等。如果只是單純的談算法，也只是紙上談兵。
單一夸大某類技術，就像前阿里集團執行副總裁、現嘉御基金創始人衛哲認為的，“貼上很多流行的標簽，流行什么貼什么”，“很多只是有一定算法的，或者還是基于機器學習的公司，今天搖身一變都給自己貼上了人工智能的標簽”。
Aibee創始人兼CEO，前百度深度學習實驗室（IDL）主任林元慶也告誡大家，“現在很多的工業機器人，比如說我從這邊拿起一個東西放這邊，都是很機械的重復。這種東西都是已經編程好的。通過傳送帶傳送，我從這邊拿出來放到那邊。這些更多的是自動化，其實沒有太多智能的東西在里面”。
偽人工智能項目另一個特點是看似是機器智能提供服務，通過機器輸出結果，實則都是人工預設好的――系統根據用戶的輸入在預設模塊里找到相應合適的匹配，再通過機器輸出用戶所想要的結果，
比如許多主打兒童市場的智能機器人，除了能進行簡單的對話外，有的只是加上了兒歌、學英語等功能，像幾個App的集合，卻并不具備真正的學習能力。雖然這類項目從商業模式來看是成立的，但肯定不是人工智能項目。
再有是人才，人才是贏得這場持久戰役的重要籌碼，企業的人才策略主要包含數量和質量兩個方面。
但正因為對人工智能要求的技術門檻較高，有直接的人工智能專業的大學卻就寥寥無幾，很多是計算機、通信工程或數學等專業，其他類型的工程師轉行做AI，至少需要兩年以上的學習。
較少的人才儲備遭遇近幾年爆發式的行業發展，幾萬家人工智能公司，突然冒出這么多豪華技術團隊，從何而來？
當前大部分中國AI技術，都利用了一些開源的技術框架，在這些底層算法之上進行優化。但從技術的原創性來看，與美國和英國相比還遠遠不夠，中國大量AI企業的可復制化非常高。
此外，就是看商業落地的能力了。從O2O、智能硬件、共享經濟到AI，創業方向永遠緊跟潮流，走在時代最前沿。說“人工智能的應用場景在飯局里”是句玩笑話，沒有落實到垂直化應用場景，具備變現能力，這個故事就真的講不下去了。
華人科學家、斯坦福大學計算機科學系副教授李飛飛曾提到辨別真偽AI項目的方法，一個人工智能項目，在算法上的進步，如果是代數級的，而不是幾何級的，那么就還只是機器學習而已，屬于偽人工智能。
今年8月，全球最大的IT行業分析和咨詢服務公司Gartner對外發布了一份“新興技術炒作周期圖”，顯示某些軟件公司正在利用人工智能這波熱浪，夸大AI在其產品中的能力，不加區分地給自己的產品貼上人工智能的標簽。
當中可以看到，“機器學習”“認知專家顧問”“軟件定義安全”“自動駕駛汽車”“區域塊”等概念正處于炒作頂峰。
Gartner公司把這種現象叫做“AI washing”。它是某些企業為了改善自己的產品的形象，迎合大眾口味，而進行的一種虛假營銷手段。
根據預測，到2020年，幾乎在每一款新軟件產品和服務中，都能看到人工智能的身影。
要知道，僅僅是在2016年1月，“人工智能”這一詞在Gartner 公司的官網gartner.com上的熱度排名連前100位都沒有進。但到了2017年5月，這個詞飆升到了第7位，知名度急劇上升。
就像新興技術炒作周期圖上所顯示的，隨著認識的加深，人們對新技術的預期會不斷提高，并隨著媒體炒作而到達頂峰，正如今天的“人工智能”概念。
頂峰之后，由于技術瓶頸或者其他的原因，人們的預期逐漸降溫并走向一個低點，但當技術成熟后，期望又重新上升。
“人工智能提供了令人激動的可能性，但不幸的是”，Gartner的研究副總裁黑爾說，“大多數供應商都專注于簡單地構建和營銷基于人工智能的產品，而不是首先分析出客戶對于人工智能的需求、潛在用途和業務價值”。
這種對人工智能的廣泛炒作已經對科技投資產生了實實在在的影響，因為它損害了人們對科技的信任和信仰。
林元慶說，目前，我們仍處于弱人工智能時代，簡單以真偽區分人工智能項目顯得過于生硬。但對于資本追捧下不斷“蹭熱度”的項目，他的態度是，“你貢獻概念，我覺得其實關系不大。更關鍵的是，你覺得這里邊，人工智能只是一些很皮毛的東西嗎？還是你真的做了一些東西。你做了0.01還是做了99%？這是兩個完全不同的概念。”
想起星球君最近在讀一本《程序員的修煉之道》（The Pragmatic Programmer），書的前言令人印象深刻，它引用了中世紀礦工的信條：“我等采石之人當心懷大教堂之愿景。”
精心打磨自己的本領，腳踏實地，心懷敬意，產品和匠心才會得到尊重。技術是，生意亦是。
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