根據(jù)騰訊互娛發(fā)布的《2017 Q3 AI 行業(yè)全景熱度觀察》，2017年第三季度，全球AI公司融資總額高達(dá) 77.42 億美元，僅比前兩個(gè)季度之和低10億美元，而與2012年同期相比則增長了70余倍。

雖然第四季度還沒結(jié)束，但10月底曠視科技4.6億美元的C輪融資額已經(jīng)刷新了此前由商湯科技所保持的4.1 億美元的融資記錄，也成為全球人工智能企業(yè)迄今為止所獲得的最大一筆融資。不難看出，火遍整個(gè)2017年的人工智能，到了年末依舊是勢(shì)頭不減，甚至很可能再次打破之前的各項(xiàng)融資記錄。

回顧過去，從1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議到今天，人工智能已經(jīng)走過了60多年的歷史。在這60多年中，人工智能經(jīng)歷過高峰，也曾跌落到低谷，但從來沒有哪一次像今天這樣，成為街頭巷尾無人不談的話題。雖然這一定程度上得益于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息傳播效率的飛速提升使得熱點(diǎn)話題的影響力得以成千上萬倍的擴(kuò)大。但另一個(gè)更重要的原因是，這一次的人工智能復(fù)興與以往的最大區(qū)別在于，它讓人們真正看到了 AI 技術(shù)改變?nèi)祟愇磥砩罘绞降目赡苄浴?/p>

用李開復(fù)的話說：“今天的人工智能是‘有用’的人工智能……這一次人工智能復(fù)興的最大特點(diǎn)，就是 AI 在多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域表現(xiàn)出可以被普通人認(rèn)可的性能或效率，并因此被成熟的商業(yè)模式接受，開始在產(chǎn)業(yè)界發(fā)揮出真正的價(jià)值……我們說‘人工智能來了’，其實(shí)是說，人工智能或深度學(xué)習(xí)真的可以解決實(shí)際問題了。”

可以和李開復(fù)這段話相互映證的是，在上周阿里云主辦的2017云棲大會(huì)。北京峰會(huì)上，阿里巴巴明確表示人工智能不應(yīng)僅僅是“概念上的 AI”，更是“產(chǎn)業(yè)上的 AI”，同時(shí)宣布了阿里云人工智能技術(shù)在金融、零售、航空、交通等多個(gè)行業(yè)的實(shí)踐成果。

越來越多的跡象表明，今天的人工智能，真的和以往大不一樣。

在過去這一年中，無論是互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)企業(yè)，無論是在公司內(nèi)部宣講戰(zhàn)略還是在外部會(huì)議上發(fā)表報(bào)告，都是三句話不離 AI，唯恐自己被拋棄于時(shí)代潮流之后。但與之前的幾次技術(shù)浪潮相比，人工智能對(duì)人才和資源的要求顯然要高出不少，不是誰都能玩得轉(zhuǎn)的。

那么，對(duì)于大多數(shù)公司來說，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域有哪些難以跨越的門檻？企業(yè)如何利用 AI 技術(shù)助力現(xiàn)有業(yè)務(wù)更上一層樓？還有，在未來的幾年里，人工智能在哪些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域可以最快得到應(yīng)用和普及？

近日，IBM 全球杰出工程師、IBM 研究院認(rèn)知系統(tǒng)全球研究負(fù)責(zé)人林詠華女士接受了“AI時(shí)代的移動(dòng)技術(shù)革新”大會(huì)主辦方的采訪（大會(huì)將于2018年1月5日在北京國際會(huì)議中心舉行，林詠華女士是受邀演講嘉賓之一。），聊了聊她對(duì)上述問題的看法。以下內(nèi)容根據(jù)采訪記錄整理而成。

IBM 林詠華

QA：如何看待當(dāng)下的人工智能熱潮？有多少是理性驅(qū)使，又有多少是人云亦云？

人工智能目前無論在企業(yè)還是投資界都是被火爆地追逐著。說實(shí)在話，當(dāng)IBM在 2011年構(gòu)建出 Watson，并首次在智力競(jìng)賽中打敗最優(yōu)秀的人類選手時(shí)，能預(yù)見人工智能對(duì)未來業(yè)界發(fā)展的重要性，但沒有想象到這種人人談人工智能的火爆局面。

縱觀整個(gè)信息技術(shù)在過去10年的發(fā)展，無論是10年前移動(dòng)通信的發(fā)展熱潮，還是5年前云計(jì)算的風(fēng)起云涌，都沒有今天人工智能被關(guān)注的廣泛性和火爆性。原因是什么呢？是今天人工智能的可實(shí)驗(yàn)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于之前的信息科技。

這個(gè)“可實(shí)驗(yàn)性”是指一個(gè)開發(fā)者、一個(gè)大學(xué)生，甚至?xí)幊痰闹袑W(xué)生都可以進(jìn)行人工智能實(shí)驗(yàn)性的嘗試。它來源于整個(gè)開源社區(qū)在代碼和數(shù)據(jù)上的整體貢獻(xiàn)， 得益于整個(gè)信息科技領(lǐng)域?qū)﹂_源文化的推動(dòng)，也得益于幾個(gè)大的人工智能會(huì)議對(duì)被錄用文章的數(shù)據(jù)和代碼的公開性要求。

在過去幾年，圍繞深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的代碼以及公開數(shù)據(jù)集層出不窮。一個(gè)開發(fā)者，只需要懂 Python，就可以在一天之內(nèi)構(gòu)建起一個(gè)開發(fā)環(huán)境，并把開源的代碼跑起來。利用開源的數(shù)據(jù)集，就可以重現(xiàn)別人的結(jié)果。

一個(gè)新的人工智能研究方向出現(xiàn)，就伴隨著一些優(yōu)秀的數(shù)據(jù)集公開。例如，當(dāng)年李飛飛主導(dǎo)的 ImageNet 為今天的圖象識(shí)別奠定了最大的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)，今年12月 MIT IBM Watson Lab 為了推動(dòng)視頻中的動(dòng)作識(shí)別，共同推出的百萬量級(jí)的視頻動(dòng)作數(shù)據(jù)集。所有的這些貢獻(xiàn)，都是為了降低大家實(shí)驗(yàn)的難度，推動(dòng)業(yè)界更快速地解決人工智能中的難題。在這種人人都可以嘗試的氛圍下，既推高了大家對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注和興趣，必然也帶來了人云亦云的火爆。