很多資深股票玩家一般都是買(mǎi)跌不買(mǎi)漲，在人工智能的炒作期又有多少泡沫和陷阱等著那些奮不顧身的人呢？

在科幻類(lèi)電視劇《黑鏡》中，不止一次描述了在人工智能足夠發(fā)達(dá)的社會(huì)中，人類(lèi)的被動(dòng)地位。其中《Metalhead》故事中，描述了人類(lèi)被稱(chēng)為“小狗”的機(jī)械生物追蹤的故事，故事的結(jié)尾，以人類(lèi)的失敗而告終。

然而，“小狗”的故事并不完全是虛構(gòu)的。電視劇中的“小狗”與原Alphabe旗下，即現(xiàn)軟銀旗下波士頓動(dòng)力公司的“波士頓機(jī)械狗”外形驚人相似。

《黑鏡》中“小狗”截圖

波士頓機(jī)械狗室在國(guó)防高等研究計(jì)劃署（DARPA）出資下替美國(guó)軍方開(kāi)發(fā)的四足機(jī)器人。

波士頓機(jī)械狗（Boston Dynamics BigDog）由波士頓動(dòng)力公司、福斯特-米勒公司、噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，以及哈福大學(xué)康德菲爾德研究站共同于2005年研發(fā)。目的是研制一種能夠負(fù)重的機(jī)械騾，能夠和士兵一起在車(chē)輛無(wú)法行駛的粗糙地形上作戰(zhàn)。

波士頓動(dòng)力公司SpotMini機(jī)械狗

這種影片的時(shí)間進(jìn)程設(shè)置在未來(lái)，當(dāng)人工智能足夠發(fā)達(dá)的時(shí)間點(diǎn)上，將人工智能設(shè)備武器化，甚至打造成殺手機(jī)器人。而在類(lèi)似的影片中，人類(lèi)研發(fā)了人工智能機(jī)器人，而后自取滅亡的故事并不少見(jiàn)。

盡管現(xiàn)在的人工智能顯然還沒(méi)有那么成熟，但在現(xiàn)實(shí)生活中，以馬斯克為首的KOL、人工智能專(zhuān)家也多次表達(dá)過(guò)對(duì)人工智能未來(lái)安全性的擔(dān)憂(yōu)。但這種擔(dān)憂(yōu)絲毫不會(huì)影響處在科技風(fēng)口上的人工智能行業(yè)。

今天，隨著市場(chǎng)效應(yīng)不斷膨脹，無(wú)論初創(chuàng)公司，還是大型互聯(lián)網(wǎng)公司的人工智能崗位都開(kāi)出了高薪資，這導(dǎo)致大量HPC等精英人才流向人工智能領(lǐng)域。人工智能專(zhuān)家供不應(yīng)求，相關(guān)專(zhuān)業(yè)人才短缺，讓每一個(gè)人工智能權(quán)威專(zhuān)家的工作調(diào)動(dòng)，都牽動(dòng)著整個(gè)人工智能行業(yè)的震動(dòng)。

吳恩達(dá)先生是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的權(quán)威專(zhuān)家之一，其去向也一直是科技圈最關(guān)注的新聞。

美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月7日，由吳恩達(dá)妻子卡羅爾·賴(lài)?yán)麆?chuàng)建，吳恩達(dá)先生離開(kāi)百度后加盟的硅谷無(wú)人車(chē)創(chuàng)業(yè)公司Drive.ai 宣布將于2018年7月在德克薩斯州弗里斯科市提供自動(dòng)駕駛汽車(chē)服務(wù)，Drive.ai 董事的吳恩達(dá)為此發(fā)表了公開(kāi)信。

根據(jù)吳恩達(dá)闡述，這將是美國(guó)第一個(gè)真正落地的自動(dòng)駕駛載人服務(wù)；該項(xiàng)目在第一階段仍然會(huì)在駕駛位上保留Drive.ai 的員工。換句話說(shuō)，現(xiàn)階段人工智能依然離不開(kāi)人。

如果把人工智能分為數(shù)據(jù)、算力和算法三大要素，那么我們現(xiàn)在最缺的是什么？顯然，是算法。中國(guó)作為人口大國(guó)，也是數(shù)據(jù)大國(guó)，這些數(shù)據(jù)雖然雜亂無(wú)章，但是體量可觀；

就算力而言，是這幾年快速成長(zhǎng)的一個(gè)要素，隨著中國(guó)神威太湖之光、天河二號(hào)等超算的成熟，算力在特定的應(yīng)用場(chǎng)景下十分充足。

在人工智能中，最缺乏的依然是算法，是建模，也是人工智能的魂魄，是人工智能之所以稱(chēng)為人工智能的關(guān)鍵。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

相關(guān)調(diào)查顯示，在中國(guó)熟悉熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的企業(yè)占60.61%；混合蛙跳算法的企業(yè)占18.18%;熟悉蜂群算法的企業(yè)占9.09%;熟悉蟻群算法的企業(yè)占12.12%。

而以上這些算法均來(lái)自國(guó)外，屬于主流的仿生算法，國(guó)內(nèi)自己的成熟人工智能算法依然極度缺乏。