如今，AI仍然在向更高端的方向发展，虽然它尚未成为人们所期待的模样，但是在过去的几十年里，其取得的进步是毋庸置疑的。从2000年起，AI初创企业的数量大幅度增加，风投对这些企业的投资也翻了数倍。然而，据统计，截止2017年，全球只有5%的企业对AI进行了广泛的使用，仍有32%的企业正准备利用AI，22%的企业甚至都没有这方面的计划。

知名AI研究员Filip Pieniewski称：“AI，即将迎来寒冬，比如无人驾驶汽车，其真实情况与我们想象中还有很大的差距，要想真正保证其安全性，还需要数十年的时间去钻研。”

 

一、 当下所谓的落地仅仅是试点

回顾历史，像云计算等技术耗费了大约五年的时间，才对人们带来了重大改变，然而这些行业要想对市场产生影响，也要耗费数十年时间。正如Karen Bennet表示的那样：“对于一款产品而言，为了能够让所有的人都能使用，而不仅仅服务于科学家，它需要对数据生命周期的各个环节进行考虑。数据被存储在云端以后，数据管道可以从中提取数据，然后用于模型的训练，进而做出预测。在训练的过程中，模型需要源源不断的新数据来保持其透明性、相关性，这就是我们的目标。”

AI技术供应商，往往都会夸大其词，让其技术听起来很强大，但事实并非如此。在企业中，大多数AI程序仅仅是“试点”，比如现在的医疗保健方案、金融解决方案等等，这仅仅是在对技术进行测试，并没有正式投入使用。

 

二、 算法需不需要承担责任

在银行等机构，系统往往是作为“暗箱”操作的，也就是说工作人员并不知道AI将会作出什么样的决策。这些算法的创建，经过了审查，并且达到了一些指定的标准，这样一来人们就对这些算法产生了足够的信任。

现如今，已经有很多证据表明算法中存在缺陷，甚至会造成有害结果，这样的观点一出就引发了人们的争议。事实上，我们生活中遇到的很多系统，都是“暗箱”操作的，如果它们超出了审查范围，原因包括公司缺乏某些意识以及不知道如何批判性地对输入和结果进行检查，更重要的是，我们根本不理解为何会出现这种结果。

事实上，对于这些种种问题，算加是无罪的，关键在于开发者如何去设计，我们一定要考虑周到，以免造成很大麻烦。

 

三、 寒冬未必是坏事

到目前为止，AI已经走过了很长的时间，也已经取得了很多成就，但是未来它还需要走很长的路。在这个自动化与计算能力不断提升的时代，AI寒冬为企业带来了充分的时间，让他们来思考该如何实现AI与企业的完美融合。

在新一轮工业革命中，AI的影响将会越来越大，很多AI大佬纷纷呼吁要重启AI，毕竟深度学习的可扩展性尚未被证明。因此，AI的前景还是良好的，未来十年，AI一定会给我们带来更多惊喜。

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