新京報漫畫/陳冬彬彬有理
所謂的“人工智能寒冬”，其顯著特征就是投入的研發(fā)資金快速下降，而這恰恰反映著人類自身對技術(shù)的認知變化，而非人工智能技術(shù)真實的發(fā)展情況。
2016年人工智能（AI）的爆發(fā)，讓公眾對其的關(guān)注，更多集中于人工智能時代是否降臨，即人類是否會因為人工智能技術(shù)而失去工作，甚至是為AI所統(tǒng)治。但三年后的今天，“人工智能寒冬”的聲音悄然而至。
自1956年AI“誕生”以來，其發(fā)展經(jīng)歷了兩次“寒冬”，分別處于上世紀的70年代和80年代。雖然技術(shù)上的缺陷或障礙，似乎是直接導(dǎo)致這兩次“寒冬”出現(xiàn)的原因，但更為深層的原因恐怕還是人類自身的認知所引發(fā)的。
換句話說，所謂的“人工智能寒冬”，更像是一種人類心理現(xiàn)象的反映，而非人工智能技術(shù)真實的發(fā)展情況。
為什么這么說呢？就技術(shù)而言，任何技術(shù)的發(fā)展路徑必然是螺旋式的，不可能一帆風(fēng)順。
就像促成這次人工智能浪潮的深度學(xué)習(xí)一樣，雖然目前已在很多領(lǐng)域應(yīng)用，但機器智能并不會隨著其深度（層次）越多，而呈現(xiàn)出指數(shù)級的發(fā)展。它同樣存在極限，并非大家所預(yù)期的那樣，可以無限延展下去。
因此，即使是深度學(xué)習(xí)之父的Geoffrey Hinton也在轉(zhuǎn)而尋找其他方法。比如，他提出的膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，就被視為用于補充，甚至挑戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)地位的算法實現(xiàn)方式。而用深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造出AlphaGo的DeepMind公司，則轉(zhuǎn)向強化學(xué)習(xí)。
所以，從技術(shù)發(fā)展的角度，我們可以認為AI并不存在所謂的“寒冬”。但從投入的研發(fā)資金上看，AI確實又經(jīng)歷著過山車似的曲線。
如今所謂的“人工智能寒冬”，其顯著特征就是投入的研發(fā)資金快速下降。而這恰恰反映著人類自身對技術(shù)的認知變化：當(dāng)人類對AI的發(fā)展過度樂觀，便會產(chǎn)生過度承諾，引發(fā)眾多資金爭相涌入。而一旦這種承諾無法兌現(xiàn)，產(chǎn)生悲觀的預(yù)期，又導(dǎo)致投入資金急劇減少。第一次“人工智能寒冬”正是這種過程的真實體現(xiàn)。
有著“人工智能之父”之稱的麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)家馬文·明斯基在1970年對媒體表示，“在三到八年內(nèi)，我們將擁有一臺具有普通人類智能的機器”。現(xiàn)在看來，這顯然是一個非常大膽的預(yù)言。因此，當(dāng)這種說法被證偽之時，也就導(dǎo)致了后面隨之而來的“寒冬”。
1973年，受英國科學(xué)研究委員會的委托，詹姆斯·萊特希爾爵士對AI的情況進行評估。在報告中，他批評AI未能實現(xiàn)其“宏偉目標(biāo)”。正是這份報告，導(dǎo)致英美學(xué)術(shù)機構(gòu)對AI失去信心，進而導(dǎo)致資金大量減少。第一次“人工智能寒冬”降臨。
換句話說，存在技術(shù)障礙不可怕，可怕的是缺乏資金投入來克服這些困難。就此而言，無論是樂觀的預(yù)言，還是“寒冬”的聲音，背后所反映的只是人類本身對AI技術(shù)的不確定性，進而導(dǎo)致在評估效益時產(chǎn)生了波動，從而影響了公眾對其整體性的認知，也才有了所謂的“春天”和“寒冬”。
對比過去，當(dāng)前AI已經(jīng)有很多改善。比如，現(xiàn)在投入AI的研發(fā)資金不再像以往那樣，主要依賴政府投入；并且，現(xiàn)在人工智能的不少領(lǐng)域都出現(xiàn)了直接的應(yīng)用產(chǎn)品，實用性的人工智能解決方案不斷產(chǎn)生，如此可以保證其不斷從市場上獲得資金。就此而言，或許我們可以認為，人工智能的“寒冬”不會到來，至少不會很快到來。
□鄭偉彬（互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者）
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