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近日，奇虎360公司董事长兼首席执行官周在360营销仪式上就人工智能发表了自己的看法，引起了热烈的讨论。在参观了西雅图和硅谷的一系列人工智能公司和伯克利的八个人工智能实验室后，他认为整个美国的人工智能将成为下一个行业的泡沫，类似于当年从网上到网下的那种蜂拥而至。
“今天，企业家变成了公司。如果你不说你在使用深度学习和人工智能，你会不好意思站出来混在一起。就在两年前，如果你不说自己是o2o，你就很难融资。”
今天上午，零点机器人公司的创始人兼首席执行官余凯在朋友圈子里转发了周弘毅会后的讲话，并评论道:“老周是对的。”然而，互联网在过去也是一个泡沫，现在五大互联网公司的市值接近或超过3000亿美元。”
截图由史明首都黄明明提供
从车和佳创始人兼首席执行官李翔的回复中可以看出，他不同意将人工智能与o2o进行比较，人工智能的效率改革与o2o不同。
雷Feng.com还联系了史明首都黄明明。他告诉雷锋网:“说一些o2o和一些互联网金融是真的可能更客观，但人工智能不是。”
至于“人工智能泡沫理论”，首席技术官黄从极端的角度来看，认为这主要取决于京城方面对人工智能行业的看法能否跟上时代的变化。她提出:“也许十年前，人工智能是非常尖端和酷的，而且没有开源框架。拥有这种能力的公司拥有相当大的实力，可以获得大量的资金支持。现在，随着越来越多的开源框架、算法和数据集，越来越多的公司具备了应用人工智能的能力，这在未来将会越来越流行，就像服务于实际应用的数据结构和基本算法一样。目前，仅仅因为一个公司做了深入的学习，它就应该获得良好的融资。这个概念肯定会导致泡沫。你知道，在未来，深度学习将是一个基本的设备。将会有专业公司来做人工智能的基本框架，而这些公司有相当大的R&D能力，比如谷歌和目前少量的初创公司。然而，大多数公司都在应用深度学习。现在许多传统的东西都在等待深入的学习来颠覆。资本开始可能很受欢迎，我相信以后会变得合理。”
除了行业和投资者，学术界如何评价“人工智能泡沫理论”？
icdm 2013年最佳论文奖获得者、长期从事人工智能研究的张福正博士说:“我同意一些观点是正确的。人工智能确实有一定的泡沫。人工智能实际上只是它背后的技术，有必要找到一个能够满足需求的应用程序来产生一个好的商业模型。但从另一个角度来看，泡沫一直存在，不仅仅是人工智能。就像20世纪初的互联网一样，每一波泡沫背后都有一个真正有用的技术升级，泡沫过后就会产生一些大公司。”
李长胜目前是新加坡国立大学的博士后研究员，他说:“短期内仍然存在泡沫，这也是任何技术发展的必然阶段。然而，从长远来看，泡沫过后它将继续发展。我仍然对人工智能非常乐观。特别是结合机器人和智能硬件。”
“今天所谓的人工智能不过是旧瓶装新酒。”
周认为，随着计算机计算能力的增强，以往的算法得到了很大的改进；利用互联网和手机访问收集大量数据，然后利用深度学习算法，这就是今天的人工智能。
事实上，在大数据的基础上，计算机可以在某些领域实现质的飞跃。例如，在图像识别中，现在你给它看100，000张照片，都很漂亮，然后给它看一张新照片，这样它就可以判断它是否漂亮。
他举了一个例子:现在每天都有成千上万的主持人去胡椒平台，我发现已经太晚了，评分标准也不统一。我们用电脑自动打分，后来发现所有的标准都是锥子脸，所以电脑把所有的锥子脸都定义为美女。
说他不太同意红衫军领袖的讨论，所以他就此事咨询了极限透视首席技术官黄。
极限透视首席技术官黄说:“在当前计算资源的支持下，这次由深度学习引发的人工智能浪潮，个人认为是一次里程碑式的飞跃。”在过去，即使他向电脑展示了100，000个美丽的女人，他也可能无法定义什么是美丽的女人，因为这些特征都是手工和部分规则。现在，通过给出至少一个目标，网络本身可以选择满足这个目标的特征，从而获得好的结果。但是说人工智能可以达到强大的智能还远远不够，但这不是一瓶新的陈年老酒。这是弱人工智能的一个重要里程碑。”
她还指出:“目前，人工智能解决的问题都是人类擅长解决的问题，比如分类和识别。但是人类需要花费一些大脑来解决问题，例如推理，而这些问题并没有得到很好的解决。”
新加坡国立大学博士后李长胜也同意边肖的观点:“人工智能已经存在很长时间了。”近年来，它找到了新的应用方向，进一步提高了其可行性，因此发展迅速，受到了更多的关注。更多的人学习，当然，不排除有些技术是以前的技术，但是更多的人在以前的技术中不断地发展和创新。我同意你的看法。”
“纯人工智能没有商业模式，必须结合一个领域和一个行业。”
英国诺丁汉大学机器人学博士罗斯同意周的观点。她认为“人工智能必须与一个领域和一个行业相结合”是正确的。
当谈到人工智能和机器人的结合时，她并不认为存在泡沫，但她也提出:“但现在出现的大多数机器人都没有人工智能，只有机器人的身体。”然而，机器人产业化需要大量的资金来驱动它，所以关注它是一件好事。不过，目前的水平只能说才刚刚开始。”
复旦大学自然语言处理方向的博士蒋海云也表达了同样的观点:“目前，人工智能还属于初级阶段。”他认为人工智能不能在短时间内与人类相比。它们之间最大的区别是人类也可以发现和定义问题，而人工智能在某种程度上可以解决问题。"
另一位不愿透露身份的中国顶尖大学的医生说:“人工智能近年来受到了关注。”一方面，深度学习算法显著提高了学习效率；另一方面，移动互联网使得获取大量数据作为学习样本成为可能。然而，目前，人工智能在解决几种类型的问题上没有优势。首先，很难甚至不可能获得大量的样本，没有数据就没有学习；第二，决策不能基于判断及其组合来完成，因为神经网络在最终分析中仍然是一个选择器。就我的机器人行业而言，人工智能在人机交互、视觉和导航方面仍显示出巨大的潜力，但动力学和控制方面的基本问题可能没有人工智能的优势。那种神话式的人工智能，认为人工智能无所不能的想法是不可靠的。”
摘要:
从大家的评论和反馈中不难看出，业界、学术界和投资者的意见是相对统一的。红衣领袖的言论准确地反映了目前人工智能发展中的一些问题，如泡沫的存在和缺乏纯人工智能的商业模式。然而，业界认为o2o的经验显然不适用于人工智能的发展。重要的区别在于o2o本质上并没有提高离线生产力和效率，这正是人工智能的价值所在，因为人工智能可以极大地提高效率。没有必要太担心人工智能产业的泡沫。人工智能必须与一个领域和一个行业相结合，这是共识。目前，人工智能及相关领域的产业升级需要资本的庇佑，这有利于其快速成长和发展。当这些新的人工智能技术逐渐成熟和普及时，资本将开始接近理性。根据互联网的经验，当大浪淘沙时，沉落的将成为黄金。最后，真正有价值的技术将造就许多伟大的公司。的确，正是计算能力的提高刺激了以深度学习为代表的人工智能浪潮，但“新瓶装旧酒”的说法并不准确，许多技术都在不断发展和创新。虽然目前的人工智能水平还没有达到强，但可以说它已经达到了弱人工智能的强里程碑。
