[科技界] 人工智能研发孤立化 解决瓶颈成业内难点

人工智能作为当今最热门的技术，其未来的发展影响着公众的心灵。目前这项技术存在很多问题。

首先，人工智能对数据和算法的依赖性很高，这是人工智能研发的起点，即前期必须向ai提供大量数据，导致人工智能研发和应用过程复杂，人工智能无法帮助人类探索未知领域。其次，人工智能的决策过程是不透明的，因为算法太复杂，数据计算量大，连R&D人员都不能完全掌握其逻辑。人工智能可以显著提高准确率，但也使得故障不可预测，甚至事后难以分析和纠正。

以上两点是人工智能发展的瓶颈，最大的问题是人工智能的研发是孤立的。这种隔离表现在两个方面。一方面，公司之间缺乏沟通导致无法共享数据，而另一方面，R&D领域是孤立的，无法渗透。前者导致R&D进程缓慢，后者导致产品功能单一。

从另一个角度来看，目前人工智能的问题也是人工智能的发展方向。对于人工智能的快速发展，需要降低其对数据量的依赖，提高数据的有效利用率，优化人工智能的决策机制，使其逻辑算法更加可控。针对人工智能孤立研发的趋势，一方面相关公司在行业内竞争的同时，要共享合适的数据，开放数据资源，促进整个行业的发展；另一方面，要探索人工智能在多个领域的应用，加快人工智能的跨领域迁移。毕竟alphago对普通人没用。

作者认为，人工智能的发展面临许多挑战，但也是行业发展的机遇。关键是合作和竞争同等重要，整个行业的产品技术水平都有所提高，对自己、对竞争对手、对社会都有好处。只有实现多领域整合，推出多功能人工智能产品，人工智能才能真正进入消费者的日常生活。

本文作者是科技立方编辑梁晨；关注未来技术和tmt行业。作者微信:turchen，欢迎交流。