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人工智能会再一次跌进谷底吗?

2017-12-07  来源:粹客网  作者:

1956 年“人工智能”首次在达特茅斯会议中被提出,John McCarthy、 Marvin Minsky、Allen Newell、 Arthur Samuel 以及Herbert Simon 五人顺势成为当时这一领域的领军人物。紧接着人工智能开始酝酿其第一次浪潮,人工智能实验室在全球各地扎根。

直到1973 年《莱特希尔报告》宣称“AI 领域的任何一部分都没有能产出人们当初承诺的有主要影响力进步”,象征着人工智能正式进入寒冬。

而到了20世纪80年代,人工智能的关键应用——专家系统得以发展,人工智能迎来第二春,但是由于数据较少,难以捕捉专家的隐性知识,建造和维护大型系统的复杂性和成本也使得人工智能渐渐不被主流计算机科学所重视。

Gartner模型

为了更好地理解人工智能的两次大起大落,我们有必要引入Gartner模型。该模型呈现的是先迅猛爆发而后跌入谷底再慢慢抬升的技术发展趋势。该模型曾因成功预言互联网泡沫而一战成名,20多年来一直是投资人最常引用的模型之一。

在许多技术发展的历史进程中都会看到Gartner曲线的影子,比如Web技术,Amazon和Yahoo在1998年-2005年间的股价变动就和Gartner曲线的走势非常类似。

要用Gartner曲线去理解人工智能的发展,我们还需要理解Gartner曲线背后的逻辑。Gartner曲线实际上是由两条曲线叠加而成的,第一条是社会舆论对新技术期望值与实际水平的差距(Hype Level),第二条则对应新技术的真实发展水平(Engineering or Business Maturity),二者叠加所对应的正是y轴,代表社会上对新技术的实际期望。Hype Level先升后降的逻辑在于新技术出来之后。由于媒体本身的属性,必然会导致新技术社会期望的过度拔高,而随着技术的落地与试错,社会对新技术的期望会逐渐回归理性。因而Hype Level曲线会呈现先升后降再回归正常水平的线形。而Engineering or Business Maturity曲线的逐步提升与技术随时间逐渐提升的常识也是相吻合的。

关键词:人工智能 Gartner曲线 技术成熟度 应用场景