人工智能真的开始走向衰落了吗

资本热潮降温、AI人才短缺、创业公司倒闭、产业落地困难……一时间，关于人工智能“开始走向衰落”的声音此起彼伏。那么，事实真的如此吗？

在近日召开的2020北京智源大会上，多位专家的表态出奇地一致：AI的春天，其实才刚刚开始。

距离“智能”还很漫长

近年来，AI从实验室走向了商业应用，从“羞于表达”到“引以为傲”，进步有目共睹。但说到底，要让机器真正拥有人类的智慧，道阻且长。这不仅仅是技术问题，更是基础理论的深水区。

中国科学院院士张钹就直言：现有AI系统并不像看起来那么光鲜——它不安全、不可靠、不可解释，也不容易扩展。在他看来，我们必须在基础研究上狠下功夫，而这将是一场漫长的马拉松。中国工程院院士高文也补充说，对比人脑，现有AI系统的效能还差得远，研究者真正该做的，是去探索那些没人做过的东西，让机器学会“继承”知识。

图灵奖得主John Hopcroft提出了一个更具碘伏性的观点：未来十年，AI的突破口很可能不在计算机科学界，而是藏在工程、生物、乃至语言学等领域的突破之中。这意味着，AI的下一步进化，需要一场跨学科的联姻。

那么，下一代AI应该长什么样？高文认为，关键特征有两个：一是可解释性，二是高效性。简单说，我们追求的不仅仅是超越人类精度的能力，更要用合理的算力去完成它。这才是下一代AI需要考虑的核心命题。

在与会专家看来，眼下所谓的“衰退”，其实更像是一种幻觉。人们对AI过度期待后的心理落差，反而让浪潮看起来好像在退潮，但实际上，这是一浪更比一浪高的持续跃进。

创新工场创始人李开复对AI前景充满信心。他预测，未来整个行业都能与AI对接，而且模式会从传统的“AI+”转向“+AI”。过去，AI从一个切入点向外辐射，不断滚动成为潜在平台；未来，传统行业将作为平台驱动，AI则作为核心辅助技术，“+AI”模式下蕴含着更大的机会。

小米集团副总裁崔宝秋则用“春天刚刚开始”来形容这一阶段。他特别提到物联网场景中的AI潜力远未释放，随着产品和智能场景的创新，更多技术红利将涌现出来。而这场春天能持续多久，关键要看所有从业人员如何用心呵护。

AI将在哪些领域开疆拓土

谈到未来方向，与会专家普遍认为，中国的AI研究不能只盯着现有问题或那些已经被反复耕耘的领域。数据开源、知识挖掘与利用、自监督学习……这些才是真正需要开疆拓土的战场。

深度学习是近年来我国AI的重要突破口，但康奈尔大学教授Bart Selman提醒，中国的AI研究视野不能太狭隘，真正的突破口往往藏在那些尚未被充分开发的领域。百度集团CTO王海峰则具体指出，AI对知识的挖掘和利用将是重要方向，此外，小样本学习、低能耗学习、软硬一体化，以及与应用场景的深度融合，都值得投入。

崔宝秋对此表示认同，并特别强调了“开源”这个变量。它不仅是代码共享，更是数据和知识的开放共享，将是改写未来格局的关键力量。

旷视科技首席科学家孙剑则对当前热门的“自监督学习”寄予厚望。他认为，如果不用标注数据就能学到同样好的特征，将对实际应用产生非常积极的影响。此外，他还提到一个现实难题：机器学习所需的数据往往分散在各行各业，很难聚合。如果能攻克数据安全训练这一关，打造高安全、高可信的机器学习环境，才能真正发挥数据的价值。

奇绩创坛创始人陆奇总结得更为精辟：AI发展主要靠技术推动和需求拉动。未来十年，打通数据孤岛是当务之急，数据的大规模互通将驱动AI产业化加速发展。同时，我们也需要逐步构建自己的技术生态和产业生态。

人才缺口如何补

无论技术前景多么光明，人才始终是AI保持竞争优势的核心。而眼下的人才缺口，正是最紧迫的瓶颈。

据工业和信息化部人才交流中心发布的报告显示，当前我国AI产业有效人才缺口高达30万，尤其在特定技术方向和岗位上，供需比例严重失衡。更严峻的是，高端工程师和顶尖学者的匮乏，导致整个领域的创新能力偏弱。

John Hopcroft直言：AI要想突破，各个领域的教育和人才培养是最重要的。李开复则一针见血地指出，国内高校侧重于研究型人才的培养，应用型人才的培育严重不足。他呼吁创造更多机会，吸引海外顶级科学家和工程师回国。

陆奇对此深表认同。他认为，目前大专院校培养的人才实际操作能力相对较弱，需要把更多创新文化引入校园，让学生成为运营能力强、专业能力强，并能有机整合技术、产品与客户需求的复合型人才。除了高校教育，他也强调了企业“技能大学”的重要性，建议学生多投身大公司、大项目，在真实场景中锻炼实操能力。

孙剑给了年轻学弟学妹们几条实在的建议：打好基础，全面培养科研素质，不迷信权威，勇于挑战前沿智慧。对于刚毕业的同学而言，快速进步的最好方法之一，就是找到好的研发环境，与经验丰富的同行并肩作战。

美团首席科学家夏华夏则从产学研结合的角度提出，高校教师应该多与产业界合作。产业界有大量真实场景和海量真实数据，正是检验AI理论积淀的最佳阵地。

总而言之，正如王海峰所说：未来，AI在理论研究、技术开发、产业发展上都具有非常广阔的前景，只要认准方向、坚定去做，就一定会有收获。

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