人工智慧熱潮是否已經滋生泡沫？

「人工智慧」無疑是當下最熱門的關鍵詞之一。

我們期待著新技術的創新，但也有學者給出的一些冷靜思考同樣值得關注。

在最近上海交通大學安泰經濟與管理學院的深度思考沙龍上，教了12年機器學習課程的沈惠璋教授就指出，計算機智能還沒有超出機械智能的範疇，機器學習不是「理解」而是「條件反射」，是基於模擬人類神經網路的假設設計的不同學習方式、不同初始值等組成的係數矩陣。上海交大軟體學院副院長蔡鴻明同樣提到，阿爾法狗等應用的深度學習技術本質僅是神經網路的「權重調整」，計算結構並沒有翻天覆地的變化。學者們指出，撥開層層面紗，神經網路、機器學習等人工智慧技術背後其實始終沒有離開計算機科學基礎而經典的模型、範式和語言。

在人工智慧應用領域，中國的步伐邁得很快，百度「無人車」、阿里「達摩院」、騰訊人工智慧實驗室，中國互聯網巨頭紛紛重拳布局人工智慧；京東無人倉、科大訊飛語音識別，中國人工智慧應用已經「開花結果」，並且能夠站在世界舞台參與競爭，甚至獲得領先。但學者們認為，關注應用發展的同時，也應看到，計算機科學的突破才將是真正具有跨時代顛覆級能量的創新，而目前，這一領域的成果很少，進展還非常緩。

另一方面，語言編譯器、演算法優化求解器等一系列應用開發支撐軟體都來自國外，尤其在安全性等方面影響和制約了中國人工智慧的發展。可是，這類公共支撐系統的研發是耗時、費力、周期漫長的大工程。追求快速回報的社會資本不會關注，當下科研考評周期也難以支持，使得這一領域的中國原創幾乎空白。

人工智慧產業蓬勃發展面臨的巨大人才缺口也是制約行業發展可以預見的瓶頸。而來自高校教師們的隱憂在於，許多年輕學子已經被這股熱潮「沖昏頭腦」而不願意踏實學習科學的本真和基礎，浮躁迫切急於掌握各種現成軟體工具的操作，因為「調參數」同樣能夠獲得一些「看上去很美」的「成果」，同樣能夠在人才大戰中收穫高薪。

行業的蓬勃發展需要健康的生態維持動力，人工智慧熱潮是否已經滋生泡沫？我們需要「撥一撥」。

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