投入巨大但收效甚微，人们是否对与AI的期待过高了？

公众对于人工智能的期待也许太高了

每年Gartner发布的技术成熟度曲(The Hype Cycle)都备受市场关注，也成为企业做出重大投资决策的风向标。2017年，Gartner发布的新兴技术曲线推出三方面趋势：无处不在的人工智能(AI);透明化身临其境的体验;数字化平台。

2017年新兴技术成熟度曲线最亮眼的就是人工智能类的技术。Gartner指出，未来10年人工智能将成为最具破坏性级别的技术，主要是因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的进步。

在人工智能类的领域里，Gartner关注到智能机器人正处于膨胀预期的顶峰，并称在未来几年中，围绕智能机器人的宣传和期望将继续增长。Gartner指出，过去几年中，亚马逊机器人公司计划配置10000个机器人来完成客户的订单;谷歌收购多个机器人技术公司;Rethink Robotics推出巴克斯特和Sawyer，可与人类员工一起工作;2016年，希尔顿、威斯汀等酒店房间也开始使用服务机器人。Gartner认为，这些都是智能机器人将会大放异彩的趋势。

机器学习(Machine learning)也处于期望膨胀的高峰期。Gartner提出，机器学习会在自动化领域、药物研究、客户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化等领域展现大量的商业和社会场景。

同样在全球进入期望膨胀期的还有虚拟助理技术，在美国科技巨头谷歌、亚马逊、苹果、微软、Facebook等推动下，虚拟助理技术已经成为人工智能最先能够接近为普通人所用的应用。

Gartner报告提出，成千上万的供应商都在探索深度学习领域的应用，如计算机视觉、会话系统和生物信息学领域的应用。研究人员正在不断地发布惊人的新的关于这一主题的论文。硬件制造商正在加紧交付新的、深层的神经网络训练的高性能算法(深度神经网络算法，DNNs)。未来在科学数据平台上，深度学习的功能将变得更容易获得，估计到2018年，80%的数据科学家的标配是深度学习。

与人工智能相关的还有自动驾驶技术。不过Gartner认为，自动驾驶技术尚处于技术触发期。Gartner指出，2017年汽车制造商和技术公司开发的自动驾驶汽车得到了主流媒体的吹捧，导致对这项技术不切实际的和过高的期望。AI是一个关键的技术，使基于机器学习和算法的自动驾驶得以加速发展。自动驾驶目前的主要挑战是成本，当然人们也在可靠性、道德、法律层面展开研讨。

Gartner研究副总裁盛陵海对第一财经记者表示：“Gartner发布的任何一个曲线周期出来都会受到高度关注，企业也会根据这些技术的成熟度以及处于什么位置，来决定是否要投资这些新技术。”

具体而言，企业大致分为A、B、C三类，A类公司比如英特尔这样的大企业，在任何一种新技术刚刚出现苗头时(科技诞生的触发期)就会介入，从而还将影响整个技术曲线的走势。B类公司是快速跟随者。比如华为、联想等，他们会先采取观望的态度，在炒作峰值期立即跟进投资。C类公司是那些普通的公司，他们因为不愿承担过大的风险，所以会选择在技术成熟普及之后在投资。

全球第一梯队的科技公司已经开始集体布局人工智能，其中就包括苹果、亚马逊、谷歌、Facebook，最后一个加入这场战役的是微软。在微软最新发布的年度财报中，把人工智能列为公司的首要任务之一。这对于微软而言是全新的，过去微软的主营业务是移动和云业务。

在微软的年度财报中，首次提及6项涉及人工智能的内容，去年的财报中一项都未提及。微软称：“我们的战略愿景是通过为智能云建立一流的平台和生产服务来竞争和发展，并为AI注入智慧。”去年微软“移动和云服务优先”的表述已经被取代。自2014年上台以来，微软CEO纳德拉就一直把微软定位成一家“移动和云优先”的公司。

不过，无论是Windows Phone操作系统也好，诺基亚的收购也好，都没有为微软带来太多价值。

微软已经收购了包括Maluuba和Swiftkey等人工智能创业公司，并建立了一个正式的人工智能研究小组，该小组未来将专注于AI开发和其他前瞻性研究和开发工作，涵盖基础设施、服务、应用和搜索。

上个月，微软宣布将打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR设备。微软下一步的计划是在明年使得其云端用户能够加速完成实际的人工智能的任务，包括图像识别、巨量数据的处理，以及运用机器学习算法来预测顾客的购买模式等。

微软研究院杰出工程师Doug Burger表示：“我们是在严肃地推进人工智能。我们的目标是做人工智能云领域的第一名。”