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在日前舉辦的博鰲論壇上，搜狗CEO王小川表示，大量資金的湧入會讓的AI創業產生巨大的泡沫，比如在目前的AI（人工智慧）行業中，無論是創業公司價值，還是人才待遇都高於美國。不過他認為這種泡沫是值得的，有「催化劑」的作用，長遠來看還是會創造更大的價值。FT中文網3月26日進行了報道。 以下為報道全文： 今年的博鰲論壇已經進行了一大半，之前幾天，無論場內場外，對人工智慧的討論不絕於耳。比如在第一天的金融科技分論壇上，嘉賓們提到了未來人工智慧技術的引入對金融業效率的提升。因此，儘管在昏昏欲睡的午後，這場人工智慧分論壇依然吸引來大量的聽眾。 雖然這場論壇主題是「人工智慧：對話科學家」，但討論顯然不會局限於科技層面。與會者更想知道的是：現階段人工智慧究竟發展到了什麼階段，人工智慧領域的創業究竟前景如何，以及那個略顯俗套卻是人人都關心的問題「人工智慧會不會取代人類？」 王小川 資料圖人工智慧還沒走出機器學習的階段 搜狗CEO王小川將自己定位為人工智慧的受益者，但在他看來，人工智慧取代人在現在是絕對不可能的一件事情。機器比人更「笨」，之前的人們曾試圖把規則和答案分別交給機器，卻發現機器沒有辦法認知。第三次通過大數據把做事情的「套路」交給機器，讓機器重複學習，機器也要重複很多遍才能做到。 因此在我們可見的時間裡，人工智慧都還沒走出機器學習的階段，沒有見過的事情機器是不會做的。比如語音識別，雖然大家覺得能夠語音識別的機器很聰明，但只要兩個人的聲音疊加在一起，機器就沒有辦法識別。 王小川繼而總結道，今天的人工智慧目前研究突破的還是基於大數據演算法計算的產物。所以現在人們有重複性的數據給機器的時候，機器就可以學會。比如說人臉識別，需要給機器兩千張的照片讓他有機會學習。因此現在做人工智慧核心的，要把原有世界當中的這種數據的標記出來交給機器，但凡需要一些創造性或者數據樣本不夠多的領域，機器現在是無能為力的。 因此語音識別、圖像識別等這些有大量數據學習的領域，機器可以表現的很好，並不代表機器真正的理解背後的邏輯。比如，由於樣本的流暢，現在的機器翻譯較之以前有很大進步，但是機器並不理解自己在幹什麼。 而語言識別是更難的，他以自己去年六月份去劍橋做對話的實驗室為例：「當時演示了一個訂餐訂酒店的系統。機器問我需要幫你找一個停車位嗎？我說我沒車，機器不懂我什麼意思了。我有沒有車跟停車位什麼關係？機器沒有能力自己做理解的，現在的機器還不知道怎樣建立這樣的一個認知。」 的AI創業會產生巨大的泡沫 對於如今國內的AI創業熱潮，同樣作為嘉賓的百度張亞勤認為，雖然國內未來前景很好，但必須看到「國內人工智慧超前於美國」的說法是過激的，人工智慧的研發基礎現在依然在美國。 而王小川對於人工智慧在的發展相對樂觀。他以他在美國的經歷舉例：如果拋開基礎研究，上面活躍的做技術轉化以及創業公司很多都是華人，底層基礎研究以外的力量非常寶貴。在加上的市場空間巨大，傳統行業力量相對較弱，所以新技術一進來會有更大的生存空間。在AI技術進來之後，可能比美國受益更大。 但他也承認目前行業確實比較浮躁，他認為AI創業發展過程當中，大量資金的湧入也會產生巨大的泡沫。無論是創業公司的估值，還是給人才的薪水待遇都是遠遠高於美國的。以後會有大量的公司因為遠遠達不到預期而失敗。但他認為這種泡沫是值得的，因為在形成泡沫的過程中可以吸引大量人才，有「催化劑」的作用，從長遠來看還是會創造更大的價值。