什么阻碍了人工智能创新发展

目前，灵活性、人才短缺问题、竞争、销售周期不可预测性、机器学习的复杂性、算力等六大重大障碍阻止着人工智能实现更爆炸性的增长。

乍一看，人工智能产业似乎正如火如荼，消费者需求巨大，投资者兴趣浓厚。事实上，风险投资公司对人工智能初创企业的投资从2014年的32亿美元上升到了2017年前5个月的95亿美元以上。人工智能的发展有无数令人兴奋的前景，包括在医疗、农业和其他技术领域的应用，但人工智能产业还不是一辆失控的列车。

目前，人工智能有足够的热情支持它，但有几个重要的障碍阻止了它实现更爆炸性的增长，包括：

（1）灵活性。年轻的创业公司最大的优势之一是他们的能力是精简、快速和灵活的;大公司常常会经历长期的决策过程和无法转向，但更小、更灵活的公司能够对新环境做出快速反应，并能更有效地适应新环境。然而，人工智能初创公司并不一定享有这种优势；因为人工智能非常复杂，而且依赖于很多未知的变量，所以很难在项目的中间换挡。这可能会让一些人工智能初创公司在水里死掉，或者让项目远远超过最初设定的时间表。

（2）人才短缺。精通机器学习和创新能力以创造新特性的专业人员数量非常少。人工智能领域人才短缺问题，对这个行业的发展速度产生了深远的影响。

熟练的人工智能开发人员可能会要求高额的薪水，这让初创企业难以负担，即使有了足够现金，初创企业也很难填补他们的人工智能岗位。

（3）竞争。有数百个有趣的人工智能创业公司正在起步或发展中。对于希望掌握一些下一代技术的消费者来说，这听起来是一个令人兴奋的前景，但它也提出了一个重要问题：竞争。初创公司被迫做出更快的决定，更快地进入市场，并削减功能以击败竞争对手。这导致一些创业公司更快地耗尽精力，而另一些公司则推出劣质产品。

（4）销售周期不可预测性。目前很少有人工智能产品有明确定义的销售周期。一方面，人工智能仍然是一个相对较新的领域，所以它的市场还没有明确的定义。许多应用程序都可以很好地针对单个用户或公司，而且很难准确预测您的产品在开发周期结束时的样子——即使您有一个有远见的计划也是如此。这使得人工智能创业公司很难准确预测自己的收入来源，更难以确保在成长初期有足够的收入维持下去。

（5）机器学习的复杂性。不言而喻，编程高级人工智能功能极其复杂。如果您遵循现有的公式，并依赖我们已经拥有的集体知识，那么机器学习就变成了简单的复制、粘贴、然后调整。但要在这一领域进行真正的创新，你需要丰富的知识和经验，同时还要有尝试新事物的创新精神。

（6）处理能力。大多数人工智能系统需要大量的处理能力来工作。直到最近，这一直是一个重要的限制因素；许多创业公司没有获得完成工作所需的处理单元。现在，像英伟达（Nvidia）这样的公司正在享受为人工智能应用程序处理芯片的需求，并享受着创纪录的销售和利息。然而，总体来说，处理增长还不能完全跟上最新的人工智能技术，而且这一基本限制可能会继续成为开发人员的问题。

那么，我们有可能会看到人工智能技术进步的放缓吗？短期来看，这是有可能的，尽管高水平的消费者刺激和风险资本可能会抵消其中的一些影响。随着技术变得更容易理解和掌握，该领域的创新者自然会克服其中的许多问题。在那之前，他们将继续使这个已经很复杂的行业复杂化。

人工智能预测周期复杂性

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