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来源：bbc
编译：lin、武帅
过去十年是人工智能极为重要的十年，但现在该领域研究人员认为该行业即将进入一个新阶段。
这些年来，AI在被高估了一段时间后人们又重新对其进行了评估，围绕人工智能的炒作可谓是大起大落。
我们在这将AI的高峰期称为AI的夏天，而将AI的低谷期称为AI的冬天。
2010年代可以说是史上最热的AI之夏，技术巨头们一再吹捧AI的能力。
AI 先驱者Yoshua Bengio，教父级别的人物之一，他对BBC说，10年代AI的能力在一定程度上被某些对此感兴趣的公司过分夸大了。
然而种种迹象表明这些炒作也许即将开始遇冷。
微软剑桥研究院首席研究员Katjia Hofmann说到：“我感觉AI正在过渡到一个新的阶段。”
鉴于AI领域数十亿美元的投资以及未来很可能迎来许多突破，一些研究人员认为AI的寒冬期还远未来到。
机器人大赛评委Noel Sharkey，Sheffield大学AI与机器人技术专业的教授，告诉BBC他喜欢称其为“AI的秋天” 这个观点也引起了一部分人的共鸣。
“停滞感”
2010年代初，AI的世界领先者之一DeepMind经常提及AGI这一概念，即“通用人工智能”（Artificial General Intelligence），并相信其在不久后便会出现。
它承诺，拥有AGI的机器（普遍认为其是AI界的圣杯）会像人类一样聪明。
DeepMind雄心勃勃的AGI野心引起了Google的注意，Google在2014年斥资约4亿英镑收购了它位于伦敦的AI实验室，当时它的网站上发布了以下使命宣言：“解决智能问题，然后用它来解决其他所有问题。”
其他人也开始谈及AGI正变为现实，包括Elon Musk10亿美元投资的AI实验室OpenAI，以及学院派像MIT的教授Max Tegmark。
也是在2014年，牛津大学的哲学家Nick Bostrom的著作《超级智能》（Superintelligence）向前迈进，在书中他预言世界会被一堆机器所控制。
然而，随着时间的推移，这些讨论正被不断稀释。截止2019年底，最智能的计算机也只是能做一些特定的任务。
纽约大学的人工智能研究员Gary Marcus说到：“过去十年间人们越来越认识到，目前的技术只能帮我们走到这里。”
他认为行业需要一些“真正的创新”以期可以走的更远。
爱丁堡的赫瑞-瓦特大学（Herriot Watt University）的对话式人工智能教授Verena Rieser说：“人们普遍感觉到了停滞。”
一位不愿透漏姓名的AI研究员认为，我们正在进入一个强烈怀疑AGI的时期。
他们说到：“大众正愈来愈不了解AI，以致于他们普遍认为AI是一种邪恶的技术。”
就DeepMind而言，它对AI的潜力有着更为乐观的看法“我们现在可能仅仅习得了一点皮毛而已”。
“随着社区解决并发现更多问题，更进一步的挑战性难题也随着而来，”其研发副总裁Koray Kavukcuoglu解释说。
“这就是为什么AI是一项长期的科学研究旅程。”
“我们相信，人工智能将成为有史以来最强大的使能技术之一，一种可以解决数千个问题的发明。在接下来的十年中，增强人工智能系统的功能以使其潜力得以完全发挥，同时基于过去的成功方法来构建通用人工智能系统，从而处理各种问题。”
路还很长
虽然AGI不会很快出现，但现在的机器已经学会了如何处理复杂的任务，例如：
下围棋
人脸识别
翻译
发现肿瘤
驾驶汽车
识别动物
前DeepMind员工，现就职于Facebook AI研究小组的研究员Edward Grefenstette说到，这些进步的相关性有时被夸大了。
他表示，“过去十年该领域已经有了长足的进步，但是我们清醒地认识到，要让机器实现真正的智能化还有很长一段路要走。”
“最大的挑战之一是就数据和算力而言，研发出更有效的算法。在过去的十年中，我们已经看到了通过扩大数据规模以及算力而取得的显著的进步，但这并不适用于所有问题且难以扩展。”
“如果我们想要扩展到更复杂的行为，那么就需要用更少的数据做到更好，并且我们需要推广到更多应用场景。”
Neil Lawrence最近离开了亚马逊，以第一位接受DeepMind资助的机器学习教授的身份加入剑桥大学，他认为AI行业仍然处于“奇迹岁月”。
现实检验
那么2020年代末期AI将会是什么样子，研究人员又将如何研发它呢？
前亚马逊的AI研究员Catherine Breslin表示：“在未来十年，我希望我们能以更可衡量，更现实的角度来看待AI的能力，而不是到目前为止所看到的炒作。”
过去的十年里，“AI”一词成为了一个真正的流行语，各种形式和规模的公司通常是出于营销目的而频繁使用“AI”这个词。
前柏林Google的AI研究员Samim Winiger说：“被混入‘AI’一词的各种事物将会被识别出来并分开讨论。”
“在过去的10到20年间，我们所谓的‘AI’或‘机器学习’将被视为“计算”的另一种形式。”
相关报道：
https://www.bbc.com/news/technology-51064369
