這是一個很多同學都比較關(guān)心的問題,我從科研創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應用等多個角度來說說個人看法。
首先,站在當前科研創(chuàng)新的角度來看,人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新門檻已經(jīng)非常低了,目前很多本科生同學都可以在人工智能領(lǐng)域做科研創(chuàng)新了,而且隨著很多人工智能平臺逐漸開始落地應用,相信未來參與人工智能科研的門檻還會進一步降低。
站在應用的角度來說,目前人工智能技術(shù)的應用門檻還是太高了,包括一些互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的企業(yè)也都普遍認為人工智能的應用成本過高,過高的成本更是直接把大量的中小企業(yè)擋在了門外,這是導致當前人工智能技術(shù)落地應用的重要障礙之一。
如果人工智能技術(shù)長期不能解決高成本問題,落地應用將會遇到巨大的阻力,也自然會降低市場對于人工智能技術(shù)的期望值,而當前人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域遇冷,除了有應用成本問題之外,還有技術(shù)成熟度問題。
當前任何一名從事人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新的科研工作者,都能夠說出一大堆人工智能領(lǐng)域所遇到的問題,包括數(shù)據(jù)獲取問題、預處理問題、算力問題、安全問題、可解釋性問題、算法優(yōu)化問題等等,而這些問題都跟落地應用有直接關(guān)系。
好消息是當前人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新依然在持續(xù)推進,而且在一些制約落地應用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)上,也提出了很多有建設意義的解決方案,比如在隱私計算方面,科研工作者就找到了一條既能保障數(shù)據(jù)安全,同時又能完成模型訓練的方案,當然在其他領(lǐng)域也有不少突破,包括可解釋性方面等等,這些都增加了產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域應用人工智能技術(shù)的可能。
從技術(shù)創(chuàng)新的角度來看,未來人工智能領(lǐng)域依然有很多事情可以做,而且在當前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的大背景下,我相信人工智能領(lǐng)域會持續(xù)吸引大量的創(chuàng)業(yè)者,更是會吸引很多高端人才加入到人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地應用場景當中,實際上這正在發(fā)生。
近些年很多老師開始與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域緊密合作,包括我也在跟不少國內(nèi)外的互聯(lián)網(wǎng)大廠開展人工智能領(lǐng)域的科研合作,從這些合作的課題項目前景來看,未來大概率會得到落地應用,所以我個人對于人工智能技術(shù)的前景還是比較看好的。
最后,如果有人工智能領(lǐng)域相關(guān)的學習和科研等問題,歡迎與我交流。
訪談
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