人工智能研發孤立化 解決瓶頸成業內難點

　　人工智能作為時下最熱門的的技術，其未來發展牽動著公眾的心，現階段來看這項技術存在不少問題。

　　首先，人工智能對于數據和算法的依賴性較高，這種依賴是人工智能研發的起始點，也就是前期必須給AI提供大量的數據，導致人工智能的研發和應用的過程過于復雜，人工智能無法幫助人類進行未知領域的探索。其次，人工智能決策的過程不是透明的，因為算法過于復雜而且數據計算量大，即使研發人員也無法完全掌握其邏輯，人工智能可以顯著提高正確率，但同時也讓失敗變得無法預測，甚至事后分析與改正也存在難點。

　　以上兩點都是人工智能發展中的瓶頸，而最大的問題在于人工智能的研發是孤立的。這種孤立表現在兩個方面，一方面公司之間缺乏交流導致數據無法共享，而另一方面研發領域是孤立存在不能貫通，前者導致研發進展較慢，后者導致產品功能單一。

　　換個角度看，人工智能當前存在的問題，同時也是其發展的方向。要想人工智能飛速發展，需降低其對數據量的依賴，提高數據的有效利用率，而且需優化人工智能決策機制，使其邏輯算法更加可控。針對人工智能的研發孤立化的趨勢，一方面相關公司在行業競爭之余，應進行適當的數據共享，開放數據資源促進整個行業的發展，另一方面需探索人工智能多領域的應用，加快實現人工智能的跨領域遷移，畢竟AlphaGo對于普通人來說沒啥作用。

　　筆者認為，人工智能的發展面對諸多挑戰，但這同樣是行業發展的機遇。最關鍵的一點在于，合作與競爭同樣重要，整個行業產品技術水平提高了，對于自身、對手及社會都是有利的。只有實現多領域的融會貫通，推出多功能的人工智能產品，才能讓人工智能真正走進消費者的日常生活中。

　　本文作者為科技魔方編輯亮晨;關注未來科技及tmt產業。作者微信：Turchen，歡迎溝通交流。