就行业整体来看，现时如此巨量的资金追捧，为造就AI中的独角兽创造了沃土，众多大大小小的项目都将为日后AI的发展贡献自己的光和热

阿尔法狗使得人工智能（AI）变成了年度流行词，也使得相关领域的投资项目炙手可热。投资与创业不同，创业者可以为了人工智能的梦想，全身心投入这个即便是泡沫的浪潮中，无怨无悔。然而投资必须考虑风险与回报，站在风口的项目价格自然也不低，尽管可以用时间换空间，但是综合起来看，类似项目带给投资人的回报并不会特别高，反而在狂热追逐过程中容易误入陷阱。任何技术都需要时间的沉淀与完善，并不能像互联网产品一样一夜间火遍朋友圈。追逐热点而来的资金，小心这又是一场人工智能词汇包裹下的“郁金香泡沫”。

围棋被称为人类的智力巅峰，因为评估棋局所有可能性所需要的运算量是个天文数字，即使以现在的计算机运算能力来看，也远不可及。然而阿尔法狗利用深度学习算法，对原始的棋局运算进行了评估筛选、局部计算：从众多可能而非所有可能中寻找最优解，这就非常接近于人类的思考模式。阿尔法狗在围棋领域的惊艷表现，将人工智能推向了时代浪潮之巅。

自工业革命之后，人类就不断享受机器自动化带来的便利，汽车、火车和飞机的出现极大延伸了人类的生活半径，各种工业机器人的应用解放了大批生产线上的劳动力。阿波罗登月计划的实施、航空母舰的诞生及因特网的普及均是工业自动化发展的结果。尽管激光测绘的精度、芯片的蚀刻、及GPS的定位等在精细上早就超越人类许多，但这类工具毫无疑问是缺乏智力的。阿尔法狗的惊艷之处在于其在人类擅长的智力领域击败了人类。如果机器在人类擅长的智力领域都能赢得人类，又在人类不擅长的精凖控制等领域早就超越了人类，那么，机器整体超越人类还有多远？

■　阿尔法狗使得人工智能（AI）变成了年度流行词，也使得相关领域的投资项目炙手可热。

人类的想象力总是领先于技术，阿尔法狗在围棋上的胜利通常被解读为机器在智力上的提升。对于创业者和追逐风口的资金来说，阿尔法狗意味着机器人看护管家、自动驾驶、语音助手、实时机器翻译、精凖医疗以及智能理财顾问等等数不尽的应用变得现实、而且更有力。凡是需要人的地方，都可以大胆设想利用机器去替代。效率的提升、人工的节约，意味着熊彼特的创新经济得到了完美的演绎。

尽管前景无限美好，我们必须认识到，人工智能毕竟是一项技术，如果简单利用人类智力对人工智能的发展做一个类比，很容易做出错误的推论，因为这并不是人工智能第一次受到追捧。

从上世纪50年代开始，人工智能连续发展多年后，年《莱特希尔报告》发现人工智能领域并无能力解决任何实际问题，随即行业进入寒冬。到了上世纪80年代，人工智能被寄予厚望能解决翻译及推理问题，又一次以失败告终。90年代之后，人工智能逐步开始应用于智能驾驶、语音助手等方面并取得一定成功。年IBM深蓝打败国际象棋冠军，当时业界也惊呼机器已经能战胜人类。一晃20年过去了，人工智能并没有给我们带来颠覆性的改变。人工智能自诞生以来至今，仍不能解决以下问题：机器证明（机器发现数学定理并自行证明，这代表了机器的逻辑推理能力有了质的飞跃）、模糊识别（复杂环境下的语音识别、文字识别，如在火车站打电话，被涂改后的文字识别等）、语义理解（理解人类的说话并反馈，如家庭服务机器人、机器实时翻译）。这一系列看似简单的问题背后，却横亘了一座座技术及理论的大山。如果盲目追逐人工智能风口，无意中误入到某一座大山之前，就会陷入到死循环当中。

人工智能相关项目的研发周期比常规软件开发周期更不可测。

人工智能自诞生之初就有两种定义，一种认为受制于人类的能力水平，人工智能永远无法拥有独立思考的能力，这被称为弱人工智能。另一种认为机器迟早将诞生自我意识，能够理解人类。强弱人工智能两派均有大量的科学家支持，尽管如此，目前尚没有迹象表明人类可以制造出强人工智能。阿尔法狗在人类擅长的智力领域打败了人类，这就给强人工智能的支持者莫大的信心，认为不远的将来，机器终将全面超越人类。强人工智能进一步来说，以硅为原料的机器人比人类更能适应各种极端生存环境（高温、高压、真空、辐射等），最终将诞生出比现有人类文明强大得多的机器文明。

面对人工智能这样未知的领域，专家在这方面的水平并不高于普通民众。回顾人工智能发展的几次起落，人类的预测与实际情况总是大相径庭。如果强行做一下类比的话，那么预测人类平均寿命应该与预测AI前景类似，这两个目标都非常好理解，达成又非常难，简单目标背后掩盖了复杂的技术手段。几千年来，无数人寄希望于人类可以大幅延长寿命，甚至永生。到现在也还是平均寿命80多岁的水平。人类寄希望于机器可以自行思考这个命题可能和人类永生的命题类似，只是一个理想目标，可能永远无法达到。

虽然阿尔法狗利用深度学习算法已经赢得了围棋的胜利，但是深度学习算法并不意味着最终的胜利。拿对语言的理解来说，深度学习及其他方法主要是依赖过去的人类经验进行分析，正确率尚达不到70%（80%属于人类的正确率水平），这10%的差距在模型端遇到了不可逾越的挑战。很多学者认为我们已经把经验（或者说数据）的潜力挖掘殆尽，AI再进一步发展必须回归理性，重新对事实进行抽象，而不是一味地进行大数据分析，堆积在经验之上。

风口上的AI自然少不了热情资本的追捧，与其他任何科学技术一样，AI的爆发性革命不可预测，投资它与盲人摸象无异，大部分人投资AI并不寄希望于抓住里面的独角兽，而是想在AI发展的滚滚潮流中分一杯羹。虽然AI的专业性妨碍了对它的理解，我们在投资的过程中依然需要保持警醒，谨慎避开一些明显的陷阱。

第一，要基于事实投资。在传统领域里的革新只需要几页PPT,大部分人即可理解项目可行与否，显然AI不属于这类范畴。无论智能管家机器人描述的前景多好，都不要着急把钱砸进去，先看看第一个样品是否与自己预期的一致。由于AI领域有一系列难题尚未解决，可能你要投资的项目进程中就会遇到，等同于项目的终结。非专业人士很难把握个中关键，简单的方法是看到样品机器之后再做决定，这比看PPT就匆忙投资要稳妥不少。

第二，要







































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