過(guò)去幾年中，令人屏息的新聞剪輯數(shù)量令人難以記住，但人工智能的歷史充滿了挫折和挫折。 記憶猶新的人們記得70年代初和80年代的第一對(duì)所謂的" AI冬季"。 首先是由于對(duì)AI的幻滅而造成的，而第二個(gè)(可能更重要的)冬天誕生了，因?yàn)榧夹g(shù)和物理硬件遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于當(dāng)今的理論。 例如：科學(xué)家發(fā)明了反向傳播的概念，它是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，但是直到現(xiàn)代的GPU大量出現(xiàn)后，真正的必要的計(jì)算能力才真正發(fā)揮出來(lái)。

現(xiàn)在，當(dāng)然，情況已經(jīng)改變。 計(jì)算是隨時(shí)可用的。 我們正在研究數(shù)據(jù)。 政府正在投資研究。 大學(xué)生正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)。 媒體報(bào)道了AI，這是技術(shù)的下一次巨變。 一切似乎都朝著未來(lái)的趨勢(shì)發(fā)展，在這種情況下，人工智能已經(jīng)相當(dāng)普遍，公眾也理解并接受了它的承諾和實(shí)用性。

不幸的是，"似乎"是最后一句話中的執(zhí)行詞。 企業(yè)正在投資人工智能，但只有約三分之一的企業(yè)看到了投資回報(bào)。 而且，如果該投資回報(bào)率仍然難以捉摸，那么就很容易預(yù)測(cè)投資將開(kāi)始萎縮的世界，尤其是在全球性經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，這種經(jīng)濟(jì)環(huán)境由于史無(wú)前例的大流行而變得動(dòng)蕩不定。 與其享受上一個(gè)AI冬季以來(lái)的持續(xù)解凍，不如輕松地看著溫度再次下降。

但是請(qǐng)注意，問(wèn)題不在于AI不能賺錢(qián)還是不能賺錢(qián)，而是可以。 例如，許多流程自動(dòng)化AI項(xiàng)目都是成功的。 考慮一下那些"閱讀"法律文件并提取信息的AI，或者分類和處理客戶溝通或核對(duì)賬單問(wèn)題的AI。 當(dāng)然，這些不是最性感或最復(fù)雜的用例，但它們可以為公司省錢(qián)，因此您知道他們很快就不會(huì)去任何地方。

因此，如果AI可以賺錢(qián)，為什么只有35%的公司看到投資回報(bào)? 一個(gè)很大的原因是，構(gòu)建和訓(xùn)練模型的成本仍然過(guò)高。 好吧，那為什么呢? 正是由于最近的另一種趨勢(shì)席卷了整個(gè)企業(yè)，尤其是科技界：大數(shù)據(jù)。

問(wèn)自己：您聽(tīng)過(guò)多少次"更多數(shù)據(jù)"才能使模型變得更好? 實(shí)際上，這是錯(cuò)誤的。 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)使模型更好。 有用且標(biāo)簽明確的數(shù)據(jù)使模型可以工作。 有無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)? 其實(shí)并不重要。 尤其是在無(wú)法證明數(shù)據(jù)有用的情況下。 當(dāng)您處理我們?cè)诖苏務(wù)摰臄?shù)量時(shí)，這很難做。

現(xiàn)實(shí)情況是，由于缺乏更好的期限，投資者以及大數(shù)據(jù)行業(yè)一直保持著對(duì)大數(shù)據(jù)的首要地位的敘述。 大數(shù)據(jù)的成本是AI成本的巨大推動(dòng)力。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者所擔(dān)心的是，那些完全相信自己需要堆積所有數(shù)據(jù)(即使他們看不到這樣做的明顯效用)的公司可能會(huì)開(kāi)始撤回對(duì)人工智能的投資，以支持建立大數(shù)據(jù)。 但是，首先存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)比較大的原因是，您可以進(jìn)行預(yù)測(cè)并從中構(gòu)建AI。 換句話說(shuō)，我們實(shí)際上正處于大數(shù)據(jù)扼殺AI投資的危險(xiǎn)中-奇怪的是，這首先存在于AI中的一個(gè)重要原因!

還有一個(gè)問(wèn)題是，小公司受大數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)的影響更大。 對(duì)于較小的組織來(lái)說(shuō)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型的門(mén)檻更高。 當(dāng)您將所有這些與摩爾定律已經(jīng)結(jié)束的事實(shí)結(jié)合在一起時(shí)，您可以開(kāi)始看到對(duì)服務(wù)器空間和計(jì)算真正的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的未來(lái)。 這就像是對(duì)潛在的AI冬季的預(yù)測(cè)。

那么在這里可以做什么? 從業(yè)者將必須帶頭。 我們需要表達(dá)自己的需求，而不是大數(shù)據(jù)的需求。 我們需要投資于有助于AI獲利的公司和解決方案，而不是那些僅用于組織和構(gòu)造大數(shù)據(jù)的解決方案。 我們必須努力使該行業(yè)在貨幣和環(huán)境方面都可持續(xù)。 我們必須拒絕擁有更多數(shù)據(jù)總是可取的舊觀念。 因?yàn)椋拱渍f(shuō)不是。 太多公司堆積數(shù)據(jù)而沒(méi)有太多實(shí)際用途。 我們需要能夠清除實(shí)際上沒(méi)有理由保留的舊的無(wú)用數(shù)據(jù)。 我們必須投資于數(shù)據(jù)質(zhì)量度量，而不是用于保留數(shù)量的地方。