．區分人工智慧的炒作與現實

Myths and Facts About Superintelligent AI

康橋白光車牌攝影機，

任何顏色車牌——都拍攝的清清楚楚！

來源： OFweek人工智能网

恩智浦半導體總裁Kurt Sievers在慕尼黑國際電子元器件博覽會（electronica）的圓桌會議上感嘆：今天的人工智慧被誇大了！他認為大多數人，甚至都不知道人工智慧（AI）的定義是什麼。

各大企業的高管齊聚一堂，探討了AI的現實情況和實際效用，大多數一致認為，AI在更大的程度上，是物聯網和自動駕駛等領域的應用使能工具。

就像兩年前炒得最火的物聯網（IoT）一樣，很多相關概念到現在，都沒有真正發生，但人們相信結合連通性和感測技術，AI將使物聯網在實際的應用中起到作用。

他們試圖將AI推向世界，解釋AI適用於哪些地方，並將它的炒作和現實分開。英飛凌科技CEO Reinhard Ploss說道：「AI是對你所擁有的數據，以及背後所有算法的融合。」

意法半導體的總裁兼首席執行官Jean-Marc Chery也提到，處於邊緣的AI是一項漸進式創新，而並不是大家所認為的激進式創新。

意法半導體已經將某種形式的人工智慧，應用到工業製造，瞭解包含神經網路組件的軟體，如何收集晶片缺陷，和工藝參數數據、尋找模式，以及預測故障機制，而理解故障的根本原因，需要強大的工程技能，因此，意法半導體的員工非常瞭解，AI能做到和做不到的界限。

AI是一種使系統更加高效、決策更加迅速的加速器和使能器，但它無法接管人類的角色，也無法消除人類的創新思維，因為它本身無法創造新的智慧，只能幫助或暗示人類問題所在。

在研發中，AI可以被用來加速開發的進程，在某個領域被訓練過的系統，可以幫助科研人員，改進該領域的相關研究。在這個方面，專家組提出了一個關鍵點，即AI涉及規則推理，無法驅動需要利用未知數據的事物，換而言之，電腦無法勝過人類的思維。

另外，AI的發展也存在地理差異：美國一直在從科學的角度引領AI發展；中國基於龐大的人口數量和社交媒體用戶量，具備一定的數據深度，在AI的應用實現方面處於領先地位；歐洲則可以為基於AI的應用程序，提供一種安全和隱私的視角來發揮作用。

顯然，汽車行業是AI應用的關鍵領域。不過，恩智浦汽車部門CTO Lars Reger認為，對完全自動駕駛5級處理能力的願景，和期待正被壓低，人們突然將討論熱點轉向3級處理能力，因為現實的鐘聲已經敲響，人們正在經歷一個完整的炒作週期（The Hype Cycle），而目前正處在奔向泡沫化底谷期的下坡階段。

無論是汽車還是物聯網領域，客戶都要求企業能夠提供適當的功能服務。例如在物聯網中，恩智浦正試圖在正確的性能點上，尋求能源的高效處理手，Reger還討論了建構可在不同領域使用的平台，作為恩智浦推動價值鏈，和與市場新進入者合作的策略之一。

恩智浦正在把焦點轉向社會的按需文化，以共享汽車為例，在新時代裡，「所有者」的概念正在被淡化，但同時需要考慮的是，按需文化能走多遠？除了按需汽車、按需醫療等，終點在哪裡？

Reger認為有必要足夠靈活地，為沒有專業知識的新客戶，提供服務。這些客戶可能正在智慧家庭，智慧工廠或智慧移動等領域中，創建新的商業模式，但他們不一定有能力自給，達到終點所需的技術或系統，就是為什麼恩智浦正在努力創建，更多的參考設計，並努力實現針對不同的領域，具備同樣平台的目標。

汽車的參考設計及其高性能計算引擎，能被輕鬆地轉移到其他應用中，因此，恩智浦正在建立參考設計中心，為規模較小、經驗較少的客戶，提供參考資料，以幫助他們建構先進的系統，而此前只有具備專業領域知識的企業才能做到。

那麼，AI被誇大了嗎？

在電子系統設計的世界裡，AI也許未必被誇大，正如以上所述，生態系統中存在著很多現實，晶片供應商應該清楚地知道，客戶真正面臨的挑戰，以及哪種類型的AI引擎或晶片，可以幫助解決這些挑戰。

無論如何，工程師始終處在智慧（和實用）的地段，他們不會被假象所蒙蔽。儘管在主流媒體中，炒作的成分更大，他們總是誇耀AI相當於智慧電腦或機器人，幾乎能接管人類的一切活動，但這不會發生——至少在這幾年裡還沒有發生。

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