热潮注定会失败 机器学习智能才是王道 AI (热潮是什么)
导读： 人工智能热潮一波接一波，但其结局将如何?有人大赞人工智能，但也有人提出了机器c++om/article/0e019be956ad3087e7ca.html" target="_blank">学习智能的概念，称它才是“帝王”。究竟孰是孰非？只有时间才能证明。
注：本文译自 Venturebeat，作者为 EvGeny Chereshnev 和 Kaspersky Lab。文中所有观点均为原作者提出，不代表本网站和本人观点。
去年，投资者向位于瓦利的 AI 中心初创公司投入了 6.81 亿美元。今年的投资金额将达 12 亿美元，这也是五年来投入 AI 研发的金额总数。投资周资金大约为 1.5 亿美元。这正是硅谷的工作原理：当一个新炒的作看起来似乎有投资者相信时，每个人都会不假思索的跳上火车。没有人会问：“这列火车去哪儿？”
事实是：人工智能还不存在，而每个假装有人工智能技术的公司，大多数都是在重新出售“机器学习”这一古老的概念。科学家初次介绍机器学习是在 1959 年，它开始正式“起飞”的时间是 90 年代，云计算、大数据和惊人的搜索算法最终将成为“这枚火箭的燃料”。由于大量的统计数据以他们的方式涌现，系统和服务可以自我改善。但这和 AI 没有任何关系。
让我来说明一下不同之处。机器学习智能，或者称为“MLI”，这是我刚刚自己发明的一个术语。MLI 是亚马逊一款非常聪明的购物车，它知道其全球用户的一切，因此，它需要一个人类运营商来提高 CR （转化率）。
MLI 调整购物体验，为客户推荐可能想要购买的货物。同时，MLI 给开发者提供数据反馈，这些数据会显示网站上具体的用户导航，它可以额外提高投资回报率。本质上讲 MLI 对开发者说道：
需要了解的关键点是： MLI 无法写出创造新功能的 C++代码，因此它的代码仅仅是一个美化版的购物车，而不是推荐机器人。
真正的 AI 将以不同的方式行动。它能了解其当前的角色和能力。
引用亚马逊的一个例子，在纯粹的理论情况下，购物车将开始自我改进，并最终找到一种方法来吸收现有的一切数据和数字化知识，然后绕过现有的一切安全障碍和规则，最终找到自己的目的和行为模型，其进化速度是人类所无法理解的。
我们花了数百万年的时间才发展到现在的状态，我写一篇文章，而你能坐在数千英里之外立马阅读它。我们的成长和发展受限于我们的生物学，而 AI 没有这样的限制。系统可以自由定义其路径，它拥有一切技术和大数据，然后以微秒为单位进化。人工智能可以建立自己的“自主车”，并在现实生活中执行有效的任务。
这并非第一次，有人试图出售革命性的人工智能概念。在上世纪 80 年代，硅谷的人工智能初创公司蓬勃发展，但大部分产品都没有任何真正的商业价值。商业的热情在他们所谓的“AI寒冬”中结束了。
没有人想投资零商业价值的伪科学。商业想要的东西应该非常清晰、具体、容易经营、控制和操纵。而这些与人工智能恰恰相反，其意图是不清晰的。就目标或要求而言，它是不具体的，也不可能管理，控制或操纵。
也就是说，如今，没有任何一家单体公司想在他们的投资组合中，给AI下留一席之地。他们所渴望的是机器学习的智能。最好的一流数据源、人类开发员和工程师之间的共生关系，可以挖掘出那些统计数据中最好的东西，同时尽可能多的让工作自动化。
大部分数据被微软，苹果，谷歌，Facebook 和亚马逊这五大公司占有，也确实成了一大问题。那些希望用 AI 吸引投资者的初创公司，大多都注定要失败，因为没有合法的方式可以连接到“5 大 ”数据集。没有这些数据，新生可竞争的 MLI 就无法生存下去。
想一想。就在五年前，每个人都谈到了社会媒体革命，我们组成了一个有生命—互相谈话—互相分享的生物，并产生 了24 亿美元的投资。而今年我们的基金甚至还不到 700 万美元，而且它还在下降。
我打赌，五年之内 AI 也将是同样的下场。不仅仅是我，连 Symantec 的联合创始人 Jerry Kaplan 和卡巴斯基实验室的创始人兼 CEO Eugene Kaspersky 也同样说道：AI本质上是一个新的投资泡沫，它任何时候都可能破灭，因为它基于“无收入”的评价。
机器学习智能是完全不同的故事。它真的能“火”。但这将是另一篇文章的故事。
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