6大障礙減緩了人工智慧創新的步伐

乍一看，人工智慧行業似乎炙手可熱，消費者需求量大，投資者的興趣也很大。事實上，風險投資機構在AI創業公司的投資從2014年的32億美元增加到2017年的95億美元。人工智慧的發展前景無數，包括醫療、農業和其他領域的應用。

最大的障礙

AI有大量的興趣支持，但是有些方面障礙阻止了它爆炸性增長：

1.靈活性

年輕創業公司最大的優勢之一是他們的靈活性，大公司經常面臨長期的決策和無法支撐的問題，而規模較小，靈活的公司可以對新情況作出快速而有效的反應。然而，人工智慧創業公司並不一定享有這樣的優勢，因為人工智慧如此複雜，並且依賴於許多未知的變數，所以在項目中間難以轉換。這可能導致一些AI創業公司死在水中，或將項目推遲到原來的時間表。

2.人才短缺

精通機器學習和足以創造新功能的專業人員數量非常少。人工智慧方面人才短缺，對行業發展速度影響深遠。

熟練的人工智慧開發人員可能要求巨額薪水，使創業公司難以負擔，即使擁有足夠資金的創業公司也可能難以填補人工智慧方面的職位。

3.競爭

有數百個有趣的AI初創公司正在或正在發展中。對於希望獲得下一代技術的消費者來說，這聽起來像是一個令人興奮的前景，但它也帶來了一個重要的問題：競爭。創業公司被迫做出更快的決策，更快地進入市場，並削減功能，以擊敗他們的競爭對手。這導致一些初創公司更快地被燒毀，而另外一些公司則開始使用劣質產品。

4.銷售周期不可預測性

目前很少有AI產品有明確的銷售周期。首先，人工智慧還是一個比較新的領域，所以它的市場沒有明確的定義。許多應用程序可以很好地針對個人用戶或公司，而且很難準確預測公司的產品在開發周期結束時的樣子，即使你有個有遠見的計劃。這使得人工智慧創業公司難以準確預測其收入來源，而且更難以確保足夠的收入在其發展初期保持平穩。

5.機器學習的複雜性

不言而喻，編程高級AI功能是非常複雜的。如果你遵循現有的公式，並依賴於我們已有的知識，機器學習就變成了複製，粘貼，然後調整的簡單事情。但要真正在這個領域進行創新，就需要豐富的知識和經驗，以及嘗試新事物的精神。

6.處理能力

大多數AI系統需要大量的處理能力才能工作。這一直是一個重要的限制因素；許多初創企業無法獲得完成工作所需的處理單元。現在，像Nvidia這樣的公司正在享受AI處理晶元的需求，並報告銷售額和利息。但總的來說，加工增長還不能完全跟上最新的人工智慧技術，而這個根本的限制可能會繼續成為開發者的一個難題。

AI會放緩嗎？

我們會看到AI技術的放緩嗎？從短期來看，儘管消費者和風險投資的高水平可能會抵消其中的一些影響，但也是有可能的。隨著科技變得更容易掌握，易於掌握，這一領域的創新者自然會克服許多這些問題。在此之前，他們將繼續使已經複雜的行業複雜化。

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