面对6大障碍,AI创新能实现成功跨栏吗?

人工智能
当前的情况,人工智能行业似乎炙手可热,消费者的需求量也很大,投资者也对此有很大的兴趣。AI领域得到了大量的支持,但是有一些重大的障碍阻止了它的爆炸性增长。

当前的情况,人工智能行业似乎炙手可热,消费者的需求量也很大,投资者也对此有很大的兴趣。可以看到,风险投资机构在AI创业公司的投资从2014年的32亿美元增加到2017年的前五个月就超过95亿美元。人工智能的发展前景无数,包括医疗、农业和等等其他领域的应用。

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最大的障碍

AI领域得到了大量的支持,但是有一些重大的障碍阻止了它的爆炸性增长:

1. 灵活性

年轻创业公司最大的优势之一就是他们的灵活性。大公司经常会面临长期的决策问题甚至是无法支撑的问题,而小公司则可以快速而有效地应对新形势。然而,人工智能创业公司并不一定享有这样的优势,因为人工智能很复杂,并且可能会出现许多未知的变量,所以在项目中间难以灵活转换。这可能导致一些人工智能创业公司面临困境,或者延迟项目的时间。

2. 人才短缺

精通机器学习和足以创造新功能的专业人员数量非常少。人工智能方面人才短缺,对行业发展速度影响较大。

熟练的人工智能开发人员可能会要求巨额薪水,使创业公司难以负担,即使拥有足够现金的创业公司也可能难以填补人工智能的职位。

3. 竞争

有数百个有趣的AI初创公司正在发展中。对于希望获得下一代技术的消费者来说,这听起来是一个令人兴奋的前景,但它也带来了一个重要的问题:竞争。创业公司被迫需要更快做出决策,更快地进入市场,并削减功能,从而击败他们的竞争对手。这导致一些初创公司更快地走向末路,而另外一些公司则走向歧途,开始使用劣质产品。

4. 销售周期不可预测性

很少有人工智能产品在这一点上有明确的销售周期。首先,人工智能还是一个比较新的领域,所以它的市场没有明确的定义。许多应用程序可以很好地针对个人用户或公司,而且很难准确预测产品在开发周期结束时的样子,即使你有一个有远见的计划。这使得人工智能创业公司很难准确预测其收入来源,更难以确保在其早期的增长期间保持平稳的同时,维持足够的收入。

5. 机器学习的复杂性

不用说,编程高级AI功能是非常复杂的。如果你遵循现有的公式,并依赖于我们已有的集体知识,机器学习就变成了简单的复制、粘贴,然后调整的事情。但要真正在这个领域进行创新,就需要丰富的知识和经验,以及勇于尝试新事物的精神。

6. 处理能力

大多数AI系统都需要大量的处理能力才能工作。这一直是一个重要的限制因素,许多初创企业无法获得完成工作所需的处理单元。现在,像Nvidia这样的公司正享受AI处理芯片的需求,收到报告销售额和利息。但总的来说,处理增长还不能完全跟上最新的人工智能技术,而这个基本的限制可能会继续成为开发者的一个难题。

会看到人工智能发展脚步的放缓吗?

那么我们可能会看到AI技术的进步放缓吗?从短期来看,这是可能的,尽管消费者的高度关注和风险投资的高水平可能会抵消其中的一些影响。而随着科技变得更容易理解、易于掌握,这一领域的创新者自然会克服许多问题。但在此之前,他们将继续使已经复杂的行业复杂化。

责任编辑:赵宁宁 来源: IT168
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