AI技術發展面臨的幾個痛點
1、缺少訓練數據
發展到今天
人工智能雖然已經積累了大量的數據,但是平均到每家企業來說,可以獲得的數據來源還比較單一。由于商業競爭中存在壁壘,這些數據之間很少能夠形成交叉。
2、缺少應用情境
這是因為能夠被采集到的數據量占人類生活中所產生信息量的10%左右,在這其中能夠被分析的數據更是少之又少。這些數據大部分都沉浸在情境中,所以這對計算能力提出了更高的要求,而且對于用合適技術轉化成可分析的數據也提出了更高的要求。
3、商業化路徑比較遠
目前來看大多數的人工智能企業還是處在一種“叫好不叫做”的階段。雖然看上去比較炫酷,但是實際上能夠落地的企業落地的情境少之又少。更多人工智能的發展還依賴于國家技術、軍備戰略的推動和資本的推動,真正能夠實現自主造血能力企業幾乎沒有。
4、通用性人工智能還很遠
科幻類電影中那些有情感,能夠獨立解決問題,能夠識別甚至預測人類社會發展的人工智能叫做強人工智能。雖然AI的應用使一些人物變得自動化,但是人類判斷全部交由算法負責,這種情況幾乎不可能發生。而人要用自己的智慧去訓練和監督人工智能,幫助人工智能更快更聰明的解決問題。所以人的智慧在人工智能與數據之間其實起到了一種關鍵性的調節作用。
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