公眾對于人工智能的期待也許太高了

每年Gartner發(fā)布的技術成熟度曲(The Hype Cycle)都備受市場關注，也成為企業(yè)做出重大投資決策的風向標。2017年，Gartner發(fā)布的新興技術曲線推出三方面趨勢：無處不在的人工智能(AI);透明化身臨其境的體驗;數(shù)字化平臺。

2017年新興技術成熟度曲線最亮眼的就是人工智能類的技術。Gartner指出，未來10年人工智能將成為最具破壞性級別的技術，主要是因為卓越的計算能力、漫無邊際的數(shù)據(jù)集、深度神經(jīng)網(wǎng)絡領域的超乎尋常的進步。

在人工智能類的領域里，Gartner關注到智能機器人正處于膨脹預期的頂峰，并稱在未來幾年中，圍繞智能機器人的宣傳和期望將繼續(xù)增長。Gartner指出，過去幾年中，亞馬遜機器人公司計劃配置10000個機器人來完成客戶的訂單;谷歌收購多個機器人技術公司;Rethink Robotics推出巴克斯特和Sawyer，可與人類員工一起工作;2016年，希爾頓、威斯汀等酒店房間也開始使用服務機器人。Gartner認為，這些都是智能機器人將會大放異彩的趨勢。

機器學習(Machine learning)也處于期望膨脹的高峰期。Gartner提出，機器學習會在自動化領域、藥物研究、客戶關系管理、供應鏈優(yōu)化、預見性維護、操作效能、反欺詐、自動駕駛、資源優(yōu)化等領域展現(xiàn)大量的商業(yè)和社會場景。

同樣在全球進入期望膨脹期的還有虛擬助理技術，在美國科技巨頭谷歌、亞馬遜、蘋果、微軟、Facebook等推動下，虛擬助理技術已經(jīng)成為人工智能最先能夠接近為普通人所用的應用。

Gartner報告提出，成千上萬的供應商都在探索深度學習領域的應用，如計算機視覺、會話系統(tǒng)和生物信息學領域的應用。研究人員正在不斷地發(fā)布驚人的新的關于這一主題的論文。硬件制造商正在加緊交付新的、深層的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的高性能算法(深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法，DNNs)。未來在科學數(shù)據(jù)平臺上，深度學習的功能將變得更容易獲得，估計到2018年，80%的數(shù)據(jù)科學家的標配是深度學習。

與人工智能相關的還有自動駕駛技術。不過Gartner認為，自動駕駛技術尚處于技術觸發(fā)期。Gartner指出，2017年汽車制造商和技術公司開發(fā)的自動駕駛汽車得到了主流媒體的吹捧，導致對這項技術不切實際的和過高的期望。AI是一個關鍵的技術，使基于機器學習和算法的自動駕駛得以加速發(fā)展。自動駕駛目前的主要挑戰(zhàn)是成本，當然人們也在可靠性、道德、法律層面展開研討。

Gartner研究副總裁盛陵海對第一財經(jīng)記者表示：“Gartner發(fā)布的任何一個曲線周期出來都會受到高度關注，企業(yè)也會根據(jù)這些技術的成熟度以及處于什么位置，來決定是否要投資這些新技術。”

具體而言，企業(yè)大致分為A、B、C三類，A類公司比如英特爾這樣的大企業(yè)，在任何一種新技術剛剛出現(xiàn)苗頭時(科技誕生的觸發(fā)期)就會介入，從而還將影響整個技術曲線的走勢。B類公司是快速跟隨者。比如華為、聯(lián)想等，他們會先采取觀望的態(tài)度，在炒作峰值期立即跟進投資。C類公司是那些普通的公司，他們因為不愿承擔過大的風險，所以會選擇在技術成熟普及之后在投資。

全球第一梯隊的科技公司已經(jīng)開始集體布局人工智能，其中就包括蘋果、亞馬遜、谷歌、Facebook，最后一個加入這場戰(zhàn)役的是微軟。在微軟最新發(fā)布的年度財報中，把人工智能列為公司的首要任務之一。這對于微軟而言是全新的，過去微軟的主營業(yè)務是移動和云業(yè)務。

在微軟的年度財報中，首次提及6項涉及人工智能的內(nèi)容，去年的財報中一項都未提及。微軟稱：“我們的戰(zhàn)略愿景是通過為智能云建立一流的平臺和生產(chǎn)服務來競爭和發(fā)展，并為AI注入智慧。”去年微軟“移動和云服務優(yōu)先”的表述已經(jīng)被取代。自2014年上臺以來，微軟CEO納德拉就一直把微軟定位成一家“移動和云優(yōu)先”的公司。

不過，無論是Windows Phone操作系統(tǒng)也好，諾基亞的收購也好，都沒有為微軟帶來太多價值。

微軟已經(jīng)收購了包括Maluuba和Swiftkey等人工智能創(chuàng)業(yè)公司，并建立了一個正式的人工智能研究小組，該小組未來將專注于AI開發(fā)和其他前瞻性研究和開發(fā)工作，涵蓋基礎設施、服務、應用和搜索。

上個月，微軟宣布將打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR設備。微軟下一步的計劃是在明年使得其云端用戶能夠加速完成實際的人工智能的任務，包括圖像識別、巨量數(shù)據(jù)的處理，以及運用機器學習算法來預測顧客的購買模式等。

微軟研究院杰出工程師Doug Burger表示：“我們是在嚴肅地推進人工智能。我們的目標是做人工智能云領域的第一名。”