几个月前，在一个人工智能播客上，有人问我AI是否会成为下一个爆发的科技泡沫。这个问题，引发了我的沉思，什么是AI?它将走向何方?AI这是下一代网络和数据库工具，是人工智能的简称。事实上，今天的人工智能并不是人们想象的那样，人工智能理论和算法已经存在了几十年，对下一代网络和数据库工具的一个非常简单的秒速是，AI提取特性，将透明转换成层中的向量，并存储下来方便回忆。更复杂的是，我们称之为“神经网络”，潜意识里暗示着大脑和某些生物——这是具有误导性的。

那么，在过去的几十年的发展过程中发生了什么变化?今天所有的炒作是什么?首先GPU(图形处理单元)让今天的计算机能力得到了几何级的增长，在过去的几年里，公司已经创建了开放源码框架并将其公开给开发人员。这些改进已经激起了我们今天看到的许多炒作。

AI炒作类似于互联网泡沫

还记得上世纪90年代你发送第一封电子邮件并开始网上冲浪吗?Altavista和yahoo!刚刚开始。人们开始在任何以网络公司的名字结尾的东西上下注。很多不知道自己在做什么的公司正在筹集数亿美元的资金，而谷歌等公司却难以说服投资者。技术人员正在研究如何使用TCP/IP和HTML。

互联网泡沫即将破灭，同理，互联网是否会改变我们的生活?会，但并不想人们想象中的那么快速。明天就会发什么?不!要花长时间?可能需要5年到7年的时间才会开始对让人们产生更加重要的影响，在10到15年之后，才会出现重大转变。现在，这还不是时机，对于投资者来说，还有很长一段时间。而这些似乎就是今天我们对于人工智能的看法。

这个行业需要怎样的成功?

人工智能公司需要向市场交付工作和完整的产品。这些产品需要解决需求的痛点。仅有酷的元素是不够的，它们需要快速部署起来。不幸的是，人工智能产品的垂直化和基础设施并不是所有新公司都能成功的。这就像尝试在3G之前开发移动应用程序，或者在20年前尝试开发VOIP(问题略不同，但在限制方面相似)。

所以这是为什么呢?编码语言在过去半个世纪的发展过程中彼此非常相似。有指令代码，当运行代码时，系统读取数据库，然后写入数据库，从60年代以来，所有语言都是如此，这就是经典编码。在深度学习和机器学习中，开发人员需要学习如何使用新框架，它与惨痛编程的关系更少，更多的是与得到不同类型的回归和层正确，并将逐渐和工具粘在一起。

新一代的开发人员已经习惯了这些新的平台和工具。这意味着在人才方面遇到了严重的瓶颈。即使获得和谐AI框架的工作，他们本身也不是可部署的产品。开发人员仍然需要具有传统的编码技能来从这些框架开发产品，这意味着您需要让AI团队和经典编码人员同步工作。

培训也是错误频发的常见领域。如今，企业已经具备一个框架，需要训练它以执行任务并作出预测。问题是，围绕培训有很多限制，从可以训练的类的数量，到数据收集，到数据的同步，以及让神经网络按预期工作。然后会碰见预测和延迟的问题。如何知道预测的门槛是什么，模型如何在上下文和上下文指出工作，准确度是多少，假阳性的后果是什么?AI都不知道这些。你需要不断配置它，这需要花费很多时间和资金。你能在没有合适工具的情况下构建一个IOS应用吗?不能!同理，在人工智能中，工具还不存在。人工智能开发人员仍在即兴创作。

克服常见的误解

当你审视如今的人工智能公司时，你会自然而然的认为他们应该由博士创立。或者至少有很多博士学位的团队。在团队，这是下意识的反应，因为你假设有很多即兴的、定制的和发现正在进行。但这是可以持续的吗?今天的人工智能公司真的是伪装成商业公司的研发公司吗?也许吧，但这给我们留下了什么真正的执行力和产品市场契合度呢?我们还处于早期阶段。

另一个常见的误解是，我们预计顶尖科技公司将完全主导AI行业的发展。这就好比说，互联网将被移动电话运营商或90年代硅谷的大型公司所主导。这与事实相去甚远。在未来几年中，我们将看到大量新公司在不同的人工智能领域崛起。是的，大公司会收购其中的一些，但我不认为大公司会完全主导这个领域。那么，人工智能将成为下一个破裂的科技泡沫吗?我的答案是否定的。我认为它会继续存在，但我们肯定会看到修正和惊喜不断向前发展。