百度首席科學家吳恩達（Andrew Ng）日前表示，計算機硬件能力的提升將為人工智能（AI）的進一步發展提供動力。因此，當前一輪的AI熱將不會像以往那樣曇花一現，“AI寒冬”可能不會再出現了。

　　當前人工智能的發展勢如破竹，研究人員以令人眩暈的速度發布著在AI領域所取得的最新進展，許多公司以盡可能快的速度組建自己的專業AI團隊。鑒于以往的AI發展歷史，人們不禁要問：這種欣欣向榮的景象還能持續下去嗎？

　　百度研究院首席科學家、機器學習和AI專家吳恩達日前表示，在可預見的未來，計算機處理器設計上的改進將帶來性能上的進步和突破，這將為AI的進一步發展提供動力。他說：“多家硬件廠商向我們分享了他們的產品路線圖。可以肯定的是，他們是值得信賴的，未來幾年我們將擁有更強大的計算能力和更快的網絡。”

　　AI過去曾經歷過快速發展和過度宣傳階段，但很快就降溫，投資額和人們的興趣驟減，被稱為“AI寒冬”。AI的第一次寒冬出現在20世紀70年代，當時是因為技術進展放緩，政府投資干涸。另一次寒冬發生在20世紀80年代，是因為AI未能達到預期的商業影響。

　　接下來，AI就出現了當前這一次大繁榮，主要得益于機器學習技術的快速發展。如今，各大公司紛紛組建AI研究團隊，高薪聘請AI研究人員從事基礎研究，希望能取得重大商業突破。

　　得益于“深度學習”系統的發展，AI在最近幾年取得了有目共睹的進步。從幾年前開始，研究人員發現，可以使用“標記樣本”（labeled examples）來訓練非常大或非常深的神經網絡，讓它們能以接近于人類的準確度來識別各種事物。如今，該技術在圖像和語音識別等領域取得驚人的進步。

　　吳恩達對此表示，這些系統只會變得更強大。不僅可以提高當前深度學習工具的準確性，還能被應用到其他新領域，如分析和生成語言。另外，硬件的進步也將為新興的AI技術發展提供動力。

　　吳恩達說：“如果硬件計算能力提高10倍，就能開展許多我想做的實驗。”例如，更強大的計算能力將允許我們構建單一算法來執行各種圖像相關任務，而不是像當前這樣，使用一大堆不同的圖像處理算法。

　　本周三，2016年“神經信息處理系統”深度學習大會在巴塞羅那召開，聚集了全球的AI專家。數年前，該大會只有幾百人參加，而今年的參加人數超過了6000人，凸顯了人們對AI的濃厚興趣。

　　吳恩達對此表示：“這里肯定有一定的夸大成分，但我相信，這一次的AI熱有著真正的價值，不會再像前幾年那樣曇花一現。”

　　Salesforce首席科學家、機器學習和語言專家理查德·索赫爾（Richard Socher）稱，大量的可用數據，以及機器學習算法的進步，將推動AI繼續向前發展。

　　索赫爾還稱，當前機器學習技術還僅限于少數大企業在消費者市場推出的一些應用，將該技術拓展到更廣泛的領域將帶來更大的影響力。他說：“如果Salesforce的15萬家企業客戶通過機器學習技術將其運營效率提高1%，那么美國的GDP就會顯著提高。”

　　索赫爾認為，機器學習在各行各業的應用將確保AI維持足夠的市場興趣。他說：“即使有，AI的冬天也不會那么冷了。