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五年循环期限已到，我们又要步入“AI寒冬”了吗？

编程日记 2024-12-09 17:40:00

作者 | Sam Shead

译者 | Kolen

编辑 | 夕颜

出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100）

【导读】过去的十年对人工智能来说是一个重要的十年，但该领域的研究人员认为该行业即将进入一个新的阶段。

过去几年里，人工智能这项技术的能力被高估，接着被重新审视，围绕人工智能的炒作经历了巅峰和低谷。其巅峰时期被称为AI盛夏，而低谷期被称为AI寒冬。

2010年代可以说是人工智能有史以来最热门的时期，科技巨头们一再吹捧人工智能的能力。被称为“人工智能教父”之一的人工智能先驱学者Yoshua Bengio对英国广播公司（BBC）说，某些对人工智能感兴趣的公司在2010年代就夸大了AI的能力。

不过，现在有迹象表明，这类炒作可能即将开始降温。

剑桥微软研究院的首席研究员Katja Hofman说：“我感觉到人工智能正在向一个新的阶段过渡。”鉴于在人工智能上投入了数十亿美元，而且未来在人工智能各个领域可能还会有更多突破，一些研究人员认为将这一新阶段称为“AI寒冬”言论是错误的。

机器人大战法官Noel Sharkey也是谢菲尔德大学（Sheffield University）的人工智能和机器人技术领域的教授，他对英国广播公司（BBC）表示，他喜欢“ AI秋季”一词来描述现在人工智能所处的历史时期，这一说法得到了一些其他研究者的认可。

普遍的“高原感”

在2010年代初，作为人工智能的世界领导者之一，DeepMind通常指的是将在未来某个时候开发的称为AGI（Artificial General Intelligence-通用人工智能）的科技产品。它承诺，拥有AGI的机器（被大众认为是人工智能的圣杯）将像人类一样聪明。

DeepMind雄心勃勃的AGI野心引起了谷歌公司的注意，谷歌在2014年斥资约4亿英镑收购了其位于伦敦的人工智能实验室（AI Lab），当时谷歌公司还在其官方网站上发布了以下实验室使命宣言：“Solve intelligence, and then use that to solve everything else”。于是一些人开始谈论AGI正在逐渐成为现实，其中包括Elon Musk耗资10亿美元打造的AI实验室，OpenAI以及类似于麻省理工学院教授Max Tegmark的学者群体。

2014年，牛津大学哲学家Nick Bostrom的著作《Super-intelligence（超智能）》更进一步煽动了上述言论的风潮，尼克·博斯特罗姆在其书中预言了一个被机器牢牢控制的世界。

但是在过去的十年内，这些言论越来越不被重视。到2019年底，最具智能的计算机仍然只能胜任一些“狭隘”的选择任务。

纽约大学的人工智能研究员Gary Marcus说：“到这个十年结束时，人们越来越意识到，目前的技术只能带我们到目前这个阶段为止。”他认为行业需要一些“真正的创新”才能走得更远。

爱丁堡的赫瑞特·瓦特大学（Herriot Watt University）对话式人工智能教授Verena Rieser说：“人们普遍感觉现在人工智能的发展到了高原期。”

一位不愿透露姓名的人工智能研究员表示，我们正进入一个对AGI特别怀疑的时期。他们说：“公众对人工智能的认知日益昏暗：公众认为人工智能是一种危险的技术。”

就DeepMind自身而言，它对人工智能的潜力抱有更为乐观的看法，这意味着“到目前为止，我们只是在探索可能性的表面。”

“随着人工智能社区发现并解决了越来越多的问题，更具挑战性的问题开始浮现，”DeepMind的研究副总裁Koray Kavukcuoglu解释说，“这就是为什么人工智能是一项长期的科学研究之旅。我们相信，人工智能将成为有史以来最强大的辅助人类生产、生活的技术之一，这是一项可以解决数千个问题的发明。在接下来的十年中，将会再接再厉推广人工智能系统的功能来帮助实现这其巨大的潜力——既要建立在已经取得成功的方法之上，又要研究如何构建能够处理广泛任务的通用人工智能。”

路漫漫其修远兮

尽管AGI不会很快被创造出来，但是机器已经学会了如何处理复杂的任务，例如：

玩中国古代棋盘游戏
人脸识别
将文本翻译成成各种语言
发现医学肿瘤
汽车自动驾驶
识别动物

前DeepMind的成员Edward Grefenstette（他现在作为一名研究科学家在Facebook人工智能研究小组工作）说，“这些进展的相关性有时被夸大了。”

“这一领域在过去十年里取得了长足的进步，但我们非常清楚，要使机器真正智能化，我们在科学和技术进步方面还有很长的路要走。其中最大的挑战之一是开发在数据和计算能力方面更有效的算法，以学习如何很好地解决问题。在过去的十年中，我们已经看到通过扩大数据和计算的规模而取得了令人印象深刻的进步，但这并不适合解决每个问题或无法扩展运用到解决其他问题。如果我们想扩展到更复杂的行为，我们需要用更少的数据来做得更好，而且我们需要推广更多方面”，他说到。

Neil Lawrence最近离开了亚马逊公司，作为第一位由DeepMind资助的机器学习教授加入了剑桥大学，他认为人工智能产业仍处于“充满奇迹的年代”。

迎接现实的检查

那么人工智能到2020年代末会是什么样子，研究人员将如何着手开发它呢？

亚马逊前人工智能研究人员Catherine Breslin说：“在未来十年，我希望我们能看到对人工智能能力的一种更为慎重、更为现实的看法，而不是我们迄今所看到的那些炒作。”

在过去的十年里，“人工智能”这个词成为了一个真正的流行语，各种类型和规模的公司都紧盯着这个词，然而他们通常是为了营销目的。

谷歌驻柏林的前人工智能研究人员Samim Winiger表示：“被归为‘人工智能’一词的各种事物将分别得到认可和讨论。在过去的10-20年中，我们称之为‘人工智能’或‘机器学习’，将被视为 ‘计算’的又一种形式”。

原文链接：

https://www.bbc.com/news/technology-51064369

（*本文为AI科技大本营翻译文章，转载请微信联系1092722531）

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