这是一个很多同学都比较关心的问题,我从科研创新和产业应用等多个角度来说说个人看法。
首先,站在当前科研创新的角度来看,人工智能领域的创新门槛已经非常低了,目前很多本科生同学都可以在人工智能领域做科研创新了,而且随着很多人工智能平台逐渐开始落地应用,相信未来参与人工智能科研的门槛还会进一步降低。
站在应用的角度来说,目前人工智能技术的应用门槛还是太高了,包括一些互联网领域的企业也都普遍认为人工智能的应用成本过高,过高的成本更是直接把大量的中小企业挡在了门外,这是导致当前人工智能技术落地应用的重要障碍之一。
如果人工智能技术长期不能解决高成本问题,落地应用将会遇到巨大的阻力,也自然会降低市场对于人工智能技术的期望值,而当前人工智能技术在产业领域遇冷,除了有应用成本问题之外,还有技术成熟度问题。
当前任何一名从事人工智能领域创新的科研工作者,都能够说出一大堆人工智能领域所遇到的问题,包括数据获取问题、预处理问题、算力问题、安全问题、可解释性问题、算法优化问题等等,而这些问题都跟落地应用有直接关系。
好消息是当前人工智能领域的创新依然在持续推进,而且在一些制约落地应用的关键环节上,也提出了很多有建设意义的解决方案,比如在隐私计算方面,科研工作者就找到了一条既能保障数据安全,同时又能完成模型训练的方案,当然在其他领域也有不少突破,包括可解释性方面等等,这些都增加了产业领域应用人工智能技术的可能。
从技术创新的角度来看,未来人工智能领域依然有很多事情可以做,而且在当前产业结构升级的大背景下,我相信人工智能领域会持续吸引大量的创业者,更是会吸引很多高端人才加入到人工智能技术的产业落地应用场景当中,实际上这正在发生。
近些年很多老师开始与产业领域紧密合作,包括我也在跟不少国内外的互联网大厂开展人工智能领域的科研合作,从这些合作的课题项目前景来看,未来大概率会得到落地应用,所以我个人对于人工智能技术的前景还是比较看好的。
最后,如果有人工智能领域相关的学习和科研等问题,欢迎与我交流。
访谈
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