模范爸爸|未来5到10年内，AI能否成为下一个风口？( 二 )
深度学习的缺点
3) 现有AI技术成本高、风险高、忽悠多现在AI算法都是高成本的 ， 这一点前面已经说过了 。 高成本主要体现在：1. 需要大量训练数据；2. 需要大量计算资源 。 对于需要大量训练数据的问题 ， 在某团的无人车无人机这边 ， 包括视觉、NLP、语音 ， 经常一次批几十万块钱的预算 ， 去标注数据 。 我们要去标很多的图片、标很多的语音、标很多的道路上的数据 ， 用这些标注过的数据去训练算法 。 在训练这类算法的时候 ， 我们也需要大规模的计算集群 ， 跑个3-4天才能得出一个模型出来 。
就算前面已经花费大量钱和时间去得到模型 ， 这个模型也只能在当前应用场景中使用 ， 适用范围很小 ， 模型没有扩展能力 ， 无法解释（说不清楚它里面是怎么运行的） ， 也很难复用到其他场景 ， 基本上是一个一次性使用的产品 。 假如辛苦训练出来的模型所针对的应用场景发生变化了 ， 那么前面花进去的钱基本打了水漂 。 投资进去很多钱 ， 但是获得的收益很小 ， 风险特别高 。
另外 ， 很多所谓的“算法工程师”花费大量时间去做迭代模型、调参数 ， 以为自己很高级 。 结果模型上线以后 ， 业务指标不升反降 ， 然后又去花时间再搞一套模型 ， 如此反复 。 项目有性能问题或bug推给后台工程师 ， 自己只想专心搞算法 ， 什么收益也没创造 ， 周报却写得牛逼哄哄 ， 弄一堆各种看不懂的英文术语 ， 忽悠着公司拿着高薪 。 当然 ， 的确也有真正的算法工程师高手 。 这是目前的AI人才市场的现状 。
4) 没有弄懂人类智能 ， 就不可能有人工智能只要是有一点上进心的同学都知道 ， 对于一个问题 ， 要知其然 ， 更要知其所以然 。 深度学习技术无法知其所以然 ， 是一种投机取巧的方法 。 为什么说它是投机取巧？这就好比我们去参加数学考试 ， 会的同学运用自己所掌握的知识解出一道题 ， 能拿到得分；而不会的同学 ， 他也可以通过耍一些小聪明 ， 比如先猜一个答案 ， 然后再代入题目 ， 用题目中给出来的条件去验证的方法找到答案 。 那种方式才是我们应该追求的？毫无疑问 ， 是前面那种 。
深度学习方法无助于弄明白大脑的运作方式 ， 所以才会有：1.需要大量数据、大量计算；2.无法扩展；3.无法解释；4.依然存在的过拟合问题；5.不受学术界待见 等诸多问题 。 真正正确的研究方向应该是弄明白人脑中神经元是怎么互相协作、如何构成一个复杂系统的 ， 人是如何思考的 ， 知识是怎么存储的等等 。 只有把这些弄明白了 ， 才有可能设计出人工智能 。
综上所述 ， 我认为接下来的5-10年之内 ， AI不太可能成为风口 ， 但是AI依然是一个很好的研究方向 。 所以 ， 对于想找创业风口的志同道合的朋友们 ， 可以找一找其他方向 。
【模范爸爸|未来5到10年内，AI能否成为下一个风口？】
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