经历过两起两落的人工智能，还会迎来第三次低谷吗？且看李开复如何讲

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造奇新媒体导读

周末笔者去书店补课去了，对于人工智能的呼啸而来，作为媒体人要时刻保持着对技术及新趋势的敏感，然后才有可能通过新媒体这个媒介传递给行业人。

市面上，大家已经接受了信息的狂轰乱炸，对AI史基本都能说上几句，但总体上还没有深入的去了解，就被各种放大的社会话题追问，而自然的偏离了技术路线的演进探讨。这种情况下，容易造成的后果是，大家对于AI只是一知半解，很难讲出道道来。

如，AI技术为何首先与人类棋谱“干起来了”？专家系统的什么样的局限性造成其衰落？深度学习如何演变成当今谈论人工智能的“主菜”呢？等等

当了解AI越多越深入，就会发现其困境和局限，其短板和发扬的地方，自然就不会被AI搞的焦虑了。

李开复老师的实际见闻：深刻体会了人工智能概念从高处摔下了时候的真实处境：

“1998年，我来到北京创立微软亚洲研究院的时候，正值当时人工智能热潮开始消退，人们对热潮中随处可见的盲目情绪心有余悸，很多人甚至不愿再用“人工智能”这个词来指代相关的研发领域。在学术圈子里，一度有很多人觉得，凡是叫“人工智能”的，都是那些过分夸大，其实并不管用的技术。结果，我们为微软亚洲研究院设定科研方向的时候，就主动回避“人工智能”这个字眼，而是选用“机器视觉”、“自然语言理解”、“语音识别”、“知识挖掘”之类侧重具体应用领域的术语。”

总结起来，本次人工智能崛起与前两次热潮的最大的差别在于：AI找到落地场景，并在商业模式探寻方面迈出重要步伐。

整理：刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察

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今天的人工智能是“有用”的人工智能

我觉得，和前两次AI热潮相比，这一次人工智能复兴的最大特点，就是AI在多个相关领域表现出可以被普通人认可的性能或效率，并因此被成熟的商业模式接受，开始在产业界发挥真正的价值。

心理学上说，人们接受一件新事物，就像人们感受一种外界刺激一样，是有一个心理阙值的。外界刺激（比如声、光、电）的强度太小的话，人们根本不会有任何感觉；只有外界刺激的强度超过了一个人能够感知的最小刺激量，人们才有“听到了声音”、“看见了东西”之类的明确感受。这个能引起人们感知反应的最小刺激量，心理学上叫绝对阙值（absolute threshold）。

人工智能技术的发展正是如此。还是拿图像识别来说，在人工智能发展早期，如果一个计算机程序宣称可以识别出图片中的人脸，但它的识别准确率只有五成左右，那普通人智慧将这个程序看作一个玩具，绝不会认为它拥有智慧。

随着技术进步，当人脸识别算法的识别准确率提高到80%甚至接近90%的时候，研究者们当然知道，取得这样的进步十分不易，但这一结果其实还是很难被普通人接受，因为每五个人脸就认错一个，这明显无法在实际生活中使用——人们也许会说这个程序很聪明，但绝对不会认为这个程序已经聪明到可以替代人类的眼睛。只有计算机在人脸识别上的准确率接近甚至超过普通人的水平，安防系统才会用计算机来取代人类保安完成身份识别工作。

也就是说，对于人脸识别这个应用，接近或超过普通人的水平才是我们关心的“绝对阙值”。

所以，我们说“人工智能来了”，其实是说，人工智能或深度学习真的可以解决实际问题了。在机器视觉、语音识别、数据挖掘、自动驾驶等应用场景，人工智能接连突破了人们可以接受的心理阙值，并第一次在产业层面“落地”，发挥并创造出真正的价值。

人工智能之所以有今天的成就，深度学习技术居功至伟。谷歌最杰出的工程师杰夫·迪恩说：

“我认为在过去5年，最重大的突破应该是对于深度学习的使用。这项技术目前已经成功地被应用到许许多多的场景中，从语音识别到图像识别，再到语言理解。而且有意思的是，目前我们还没有看到有什么是深度学习做不了的。希望在未来我们能看到更多更有影响力的技术。”

所以，关于第三次人工智能热潮，我的看法是：

• 前两次人工智能热潮是学术研究主导的，而这次人工智能热潮是现实商业需求主导的；

• 前两次人工智能热潮多是市场宣传层面的，而这次人工智能热潮是商业模式层面的；

• 前两次人工智能热潮是学术界在劝说、游说政府和投资人投资，而这次人工智能热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱；

• 前两次人工智能热潮更多是提出问题，而这次人工智能热潮更多解决问题。

本次人工智能热潮是不是处于技术成熟度曲线的成熟上升期，到底能不能保持长期持续增长的势头，是不是会像此前的人工智能热潮那样，有跌入低谷的风险？我想，经过上面的分析，大家应该会有自己的判断。

备注：本文摘自李开复、王咏刚《人工智能》

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