據(jù)國外科技博客VentureBeat3日報道，乍一看去，人工智能行業(yè)目前紅的發(fā)紫，投資者興趣高漲，消費者需求巨大。事實上，對于人工智能初創(chuàng)企業(yè)的風險投資將從2014年的 32億美元上升到2017年前5個月就超過了95億美元，人工智能的發(fā)展有讓人興奮的前景，包括醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和其他技術領域的應用，但是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然存在著一些障礙。

這些因素將會成為其爆發(fā)性增長的阻礙：

1、靈活性

這本是年輕的創(chuàng)業(yè)公司最大的優(yōu)勢之一，大公司常常會遭受長期決策的困擾，，但更小、更靈活的公司可以對新環(huán)境做出更快速、更有效的反應。然而，人工智能初創(chuàng)公司在這個領域并沒有享受到這種優(yōu)勢，因為人工智能太復雜了，而且依賴于很多未知的變量，所以很難在項目的中間進行調(diào)整。這可能會讓一些人工智能初創(chuàng)公司沒能熬過創(chuàng)業(yè)初期，或者讓項目遠遠超過原來的時間表。

2、人才短缺

精通機器學習和創(chuàng)新能力以創(chuàng)造新特性的專業(yè)人員數(shù)量非常少。人工智能行業(yè)存在人才短缺的問題，這對行業(yè)發(fā)展的速度有著深遠的影響。熟練的人工智能開發(fā)人員可以要求高額的薪水，這使得創(chuàng)業(yè)公司很難負擔得起。

3、競爭

有數(shù)百個有趣的人工智能初創(chuàng)公司正在發(fā)展中。雖然這聽起來行業(yè)前景的發(fā)展向好令人興奮，消費者也有希望用到下一代技術，但它也提出了一個重要的問題:競爭。初創(chuàng)公司被迫需要做出更快的決策，更快地進入市場，以打敗競爭對手。這導致一些初創(chuàng)企業(yè)更快地耗盡精力，而另一些公司則推出劣質(zhì)產(chǎn)品。

4、銷售周期不可預測性

很少有人工智能產(chǎn)品有明確的銷售周期。一方面，人工智能仍然是一個相對較新的領域，因此它的市場還沒有明確定義。不像許多應用程序比較精準的預計針對個人用戶和企業(yè)用戶的形態(tài)，但是人工智能應用卻很難準確地預測在開發(fā)周期結(jié)束時你的產(chǎn)品會是什么樣子——即使有遠見的計劃。

這使得人工智能初創(chuàng)公司很難準確預測其收入來源，更難以確保在其早期增長期間維持足夠的收入。

5、機器學習性的復雜

編程實現(xiàn)高級人工智能的功能是非常復雜的。如果遵循現(xiàn)有的公式并依賴于我們已經(jīng)擁有的集體知識，機器學習就變成了一個簡單的復制、粘貼和調(diào)整的問題。但要想在這個領域真正地創(chuàng)新，你需要豐富的知識和經(jīng)驗，以及勇于嘗試新事物的精神。

6、處理能力

 

大多數(shù)人工智能系統(tǒng)需要大量的處理能力來工作。直到最近，這一直是一個重要的限制因素：許多初創(chuàng)公司沒有獲得完成工作所必需的處理單元。目前而言，處理能力的增長并不能完全跟上最新的人工智能技術的發(fā)展，而且這一基本限制可能會繼續(xù)成為開發(fā)人員的問題。

人工智能會遇見到人工智能的增長放緩嗎

我們是否會看到人工智能技術進步的放緩?答案是可能的!尤其是在短期內(nèi)，盡管目前處于高位的消費者刺激和風險資本可能會抵消其中一些影響。隨著技術變得更容易理解和更容易掌握，領域中的創(chuàng)新者自然會克服上述的那些問題。在那之前，這些創(chuàng)新者不得不繼續(xù)使已經(jīng)很復雜的行業(yè)復雜化。