過去十年可謂是人工智能的重要十年，但該領(lǐng)域的研究人員認為，該行業(yè)即將進入一個新階段。

隨著人工智能技術(shù)的能力被高估，然后又被重新評估，圍繞人工智能的炒作在過去幾年中經(jīng)歷了高峰和低谷。這些高峰被稱為人工智能的夏天，低谷被稱為人工智能的冬天。21世界10年代可以說是有記錄以來最熱的人工智能夏季，科技巨頭不斷吹捧人工智能的能力。人工智能的先驅(qū)Yoshua Bengio（人稱“人工智能的教父”之一）告訴BBC，人工智能的能力的確在10年代被一些公司夸大了。然而，有跡象表明，這種炒作可能即將開始降溫。

“我有一種感覺，人工智能正在過渡到一個新階段?！眲蛭④浹芯吭菏紫芯繂T卡佳霍夫曼（Katja Hofmann）說。考慮到投入在人工智能上的數(shù)十億資金，以及未來可能出現(xiàn)更多突破性事件，一些研究人員認為，把這個新階段稱為人工智能的冬季是錯誤的。

謝菲爾德大學(xué)的人工智能和機器人技術(shù)教授諾埃爾·夏基告訴BBC，他喜歡“人工智能秋天”這個詞，其他幾個人也同意這個說法。

身處高原的感覺

在21世紀10年代初，人工智能領(lǐng)域的世界領(lǐng)袖之一DeepMind經(jīng)常提到一種被稱為AGI的東西，即“人工通用智能”，它將在未來的某個時間點被開發(fā)出來。它承諾，擁有AGI——在人工智能中被廣泛認為是圣杯，將和人類一樣聰明。

2014年，總部位于倫敦的人工智能實驗室谷歌在其網(wǎng)站上發(fā)布了如下使命宣言：“解決智能問題，然后用它來解決其他所有問題?！逼渌麕准夜疽查_始談?wù)揂GI將成為現(xiàn)實，包括埃??？馬斯克（Elon Musk）價值10億美元的人工智能實驗室OpenAI，以及麻省理工學(xué)院（MIT）教授馬克斯？泰格馬克（Max Tegmark）等學(xué)者。

2014年，牛津大學(xué)（Oxford University）哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）在他的著作《超級智能》（Superintelligence）中更進一步。它預(yù)測了一個機器牢牢控制的世界。但隨著時間的推移，人們對這些對話的重視程度越來越低。到2019年底，最智能的計算機仍然只能在“窄范圍”的任務(wù)選擇中勝出。

紐約大學(xué)（New York University）人工智能研究員加里？馬庫斯（Gary Marcus）表示：“到20世紀末，人們越來越認識到，目前的技術(shù)只能讓我們走這么遠?！彼J為這個行業(yè)需要一些“真正的創(chuàng)新”才能走得更遠。

愛丁堡赫里奧特瓦特大學(xué)（Herriot Watt University）會話人工智能教授維納？里澤（Verena Rieser）表示：“人們普遍有一種高原感?！?/p>

一位不愿透露姓名的人工智能研究人員表示，我們正進入一個特別懷疑AGI的時代?！肮妼θ斯ぶ悄艿目捶ㄔ絹碓疥幇怠麄冋J為，人工智能是一種邪惡的技術(shù)?！彼麄儽硎?。

就DeepMind而言，它對人工智能的潛力持更為樂觀的看法，認為到目前為止，“我們只是在可能實現(xiàn)的事物的表面上摸索?！?/p>

“隨著社區(qū)解決和發(fā)現(xiàn)更多問題，更多具有挑戰(zhàn)性的問題就會出現(xiàn)，”研究副總裁Koray Kavukcuoglu解釋說?！斑@就是為什么人工智能是一個長期的科學(xué)研究旅程。

“我們相信人工智能將是有史以來最強大的技術(shù)之一，一項發(fā)明就可以解決成千上萬的問題。未來10年，我們將再次努力推廣人工智能系統(tǒng)的能力，以幫助實現(xiàn)這一潛力——既要建立在已經(jīng)成功的方法上，也要研究如何構(gòu)建能夠處理廣泛任務(wù)的通用人工智能?！?/p>

還有很長的路要走

雖然AGI不會很快被創(chuàng)造出來，但機器已經(jīng)學(xué)會了如何掌握復(fù)雜的任務(wù)，比如：玩中國古代的圍棋、識別人臉、將文本翻譯成各種語言、發(fā)現(xiàn)腫瘤、開車、確定動物等等。

前deepminder愛德華·格雷芬斯特（Edward Grefenstette）表示，這些進展的相關(guān)性有時被夸大了。格雷芬斯特目前在Facebook人工智能研究小組中擔(dān)任研究科學(xué)家。他說：“在過去的十年里，這個領(lǐng)域已經(jīng)取得了很大的進步，但我們非常清楚，要讓機器真正智能化，我們在科技進步方面還有很長的路要走。最大的挑戰(zhàn)之一是開發(fā)出在數(shù)據(jù)和計算能力方面更高效的方法，以便更好地學(xué)習(xí)解決問題。在過去的十年里，我們已經(jīng)看到了令人印象深刻的進步，通過增加可用數(shù)據(jù)和計算的規(guī)模，但這并不適合或可伸縮的每個問題。如果我們想擴展到更復(fù)雜的行為，我們需要用更少的數(shù)據(jù)做得更好，我們需要更多的歸納?！?/p>

尼爾？勞倫斯（Neil Lawrence）最近離開了亞馬遜（Amazon），以deepmind資助的首位機器學(xué)習(xí)教授的身份加入了劍橋大學(xué)（University of Cambridge）。

現(xiàn)實的檢驗

那么，人工智能在20年代末會是什么樣子呢？研究人員將如何開發(fā)它呢？

前亞馬遜人工智能研究員凱瑟琳？布雷斯林（Catherine Breslin）表示：“在未來10年，我希望我們能看到一種更審慎、更現(xiàn)實的人工智能能力，而不是我們迄今看到的大肆宣傳?！?/p>

在過去十年中，“人工智能”一詞成為了一個真正的流行語，各種形態(tài)和規(guī)模的公司都在使用這個詞，通常是出于營銷目的。

柏林谷歌的前人工智能研究員薩米姆？威尼格（Samim Winiger）表示：“被歸為人工智能一詞的各種東西將被分別識別和討論。過去10至20年間，我們所稱的人工智能或機器學(xué)習(xí)，將被視為另一種形式的‘計算’”。