在日前舉辦的博鼇論壇上， 搜狗CEO王小川表示， 大量資金的湧入會讓中國的AI創業產生巨大的泡沫， 比如在目前中國的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日進行了報導。
以下為報導全文：
今年的博鼇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。
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， 中國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。 第三次通過大資料把做事情的“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。 比如語音辨識， 雖然大家覺得能夠語音辨識的機器很聰明， 但只要兩個人的聲音疊加在一起，
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資料演算法計算的產物。 所以現在人們有重複性的資料給機器的時候， 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資料的標記出來交給機器， 但凡需要一些創造性或者資料樣本不夠多的領域， 機器現在是無能為力的。
因此語音辨識、圖像識別等這些有大量資料學習的領域， 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。 ”
中國的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中國的發展相對樂觀。 他以他在美國的經歷舉例：如果拋開基礎研究，
但他也承認目前行業確實比較浮躁， 他認為中國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。