三、以产业需求出发 , 以产业结果为验证标准
人工智能行业的发展变化很快 , 即使在产业内的从业人员也免不了持续性、高强度的学习和研究 。 各行各业的专家在跨到人工智能这个领域的时候 , 可能都需要经历持续性回头看的过程 。 笔者在2020年参与深圳特区人工智能立法的时候 , 关于什么是人工智能的界定 , 现在看起来内涵和外延都不充分 。 过去 , 我们曾经认为人工智能就是模拟人的智能 , 但随着近些年的发展 , 我们发现机器在模拟人的智能上出现了很多痛点 , 但在模拟昆虫、动物的智能上反而进展很快 , 很多成果应用在障碍躲避、行为预判等诸多领域 。 于是 , 我们发现人工智能并不能单纯界定为模拟人的智能 , 而应当是人造的智能 。 显然 , 当时几乎所有的立法专家对于人工智能的基础理解并不全面和前瞻 。
人工智能学界有一个著名的猴子上树的故事:我们不能认为基于当下在人工智能领域的技术进步 , 都是为通用人工智能的到来添砖加瓦;这正如我们不能认为一只猴子上了树 , 就意味着它向登月迈了一大步一样 。 在人工智能的产业化之路上 , 我们必须保持着谦虚、务实的精神 , 一切从产业的需求出发 , 一切以产业的实际结果为验证标准 。 任何一种技术或者商业模式的验证 , 都有自己的时间窗口 , 当市场机遇的红利期错过后 , 再想实现企业的快速发展就非常困难了 , 势必面临更加激烈的肉搏战 。
与人工智能技术的发展一样 , 产业化的道路总是看起来容易 , 做起来难 。 虽然我们不提倡以成败论英雄 , 但在人工智能的产业化道路上 , 能够解决真实问题、拿到客观结果 , 才是企业家需要思考的核心问题 。 对于每一个产业里的专家来说 , 与其采取一种预判式的论证 , 执着于向其他人说明自己了解的知识 , 远不如切实在产业里面做出现实案例更具有说服力 。 未来各行各业的每一家企业都是人工智能+公司 , 愿与行业里的同仁一起共同成长、见证人工智能产业化之路的发展 。 (彭嘉昊系上海人工智能研究院数字化治理中心主任)
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