在與人工智慧的PK中，人類終於挽回了一點「尊嚴」。
1月13日晚，江蘇衛視《最強大腦》第四季「人機大戰」進入第二輪，人工智慧機器人「小度」挑戰名人堂選手——11歲的「聽音神童」孫亦廷，雙方1∶1打成平手。擁有超常聽力的孫亦廷對此結果表示滿意，因為「戰平了總比輸了好」。
此前，「小度」憑藉在人工智慧和人臉識別領域的深厚積累，以3:2戰勝「世界記憶大師」王峰。而在更早之前，Alpha Go的升級版Master也在網上橫掃中日韓頂尖圍棋高手，取得60局連勝。從Alpha Go到Master,從戰勝李世石到連勝60局，大多數人都沒有想到人工智慧的進化速度竟然會這麼快。
依託深度學習的強化、計算能力的提高以及大數據的訓練，人工智慧在2016年迎來爆發式發展「元年」，並在2017年的第一個月繼續帶來驚喜。各行各業都在嘗試嫁接人工智慧技術，希望藉助這個新的「風口」插上翅膀。
與此同時，也有資深研究者警示，目前的人工智慧還遠遠沒有達到「能理解會思考」的水平，仍處於弱人工智慧階段。在涉及人工智慧的投資和論壇逐漸增多的當下，有必要反思：人工智慧究竟是如何自我進化的？這樣的進化方向和速度，與全民關注、「風口」化的投資熱情是否相適應？
百度首席科學家吳恩達認為，對人工智慧的研究，中國在應用和數據等方面已經做得比美國和歐洲還要好，這樣的好處是，中國的人工智慧研究在應用端可以獲取大量數據以不斷訓練和進化。「有好幾個技術都先在中國落地，比如說深度學習變得越來越多，使用語音智能、圖像識別來做搜索。」
中國科學院計算所研究員山世光也認為，2012年以來，大數據和GPU的運用確實極大地幫助了深度神經網絡的發展，大數據則是深度神經網絡的「原料」。這一輪的人工智慧熱潮極大地受益於深度學習的進步，但數據仍起著核心作用，「如果沒有大數據的話，這次人工智慧熱潮不太可能出現」。但他也提醒，當前被廣泛使用的基於大數據的深度學習技術並不能解決所有問題，「我們還需要點兒其他東西」。
人工智慧門檻高，創新容易創業難
相比於科研人員對人工智慧的謹慎考慮，資本對人工智慧的嗅覺顯然更加敏銳，而且採取行動的速度也非常快。
網易科技聯合烏鎮智庫共同製作的《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告2016（投資與融資篇）》顯示，在過去一年中，中國大陸在人工智慧領域的投資規模大約為10億美元（約合人民幣68億元），總共發生202次投資，新增企業數量和投資金額依然維持在高位水平。雖然人工智慧已經成為近年來一個新的創業領域，並且獲得資本的大力追捧，但在中國青年報·中青在線記者的採訪時，許多業內資深人士仍然提醒創業者，人工智慧屬於高技術門檻的領域，科技創新的空間還很大，創業難度比其他領域大得多。
1月14日，在GIF2017極客公園創新大會上，搜狗公司CEO王小川提醒，從以往經驗來看，技術、產品、用戶和商業價值，是人工智慧創業必須面臨和解決的幾大問題。「如果一開始沒有技術含量，就很難變成產品；進一步說，即使有技術也不一定有產品，不一定有用戶的規模；再進一步說的話，就算是有技術、有用戶規模，也不一定就能帶來大的商業價值。」王小川以谷歌公司的Alpha Go為例分析稱，雖然目前技術已經面世，而且讓很多人都感到很酷，但還沒有足夠的用戶規模和商業價值。
一些已經開始形成用戶規模的人工智慧技術和產品，例如語音識別與合成、人臉識別等，王小川認為雖然已經展現出商業價值，但給用戶帶來的實際影響還不夠大。「既是黑科技，又有很大的用戶規模，並且有很大商業價值的產品，目前還沒有面世。」
山世光也是人工智慧領域的創業者，他的另一個身份是中科視拓的董事長。身處人工智慧創業的浪潮中，他認為人工智慧領域的創業者不能單獨作為一項技術的實踐者，因為技術本身只是產品或系統中的一個環節。
「從創業角度來看，如何把自己放進產業中，如何打通上下遊產業鏈都是很難的。不應該把自己局限於技術提供商，否則很容易受到上下遊（企業）的影響。」山世光提醒創業者，「AI科技創新機會多多，但是創業難度很大，所以要謹慎進入，創業公司可以關注大公司暫時沒有觸及的方向，做一些垂直化的細分產品。」
從國際經驗來看，引領人工智慧浪潮的多是谷歌、百度等大公司，無論是技術、數據、人才還是資金，創業公司在這個領域要面臨的門檻都非常高。百度深度學習實驗室主任林元慶曾在美國學習、工作多年，根據他的觀察，目前人工智慧領域的創業機會和空間非常巨大，但商業上成功的周期比較長，至少要5年。「雖然這對於創業型公司而言會有比較大的壓力，但也有不少創業公司自己做得很好然後被巨頭收購了，比如Deepmind，所以說成功不能只看眼前。」
「風口論」對人工智慧一定是好事嗎
中國對人工智慧領域的重視和投入引發了國外科技界和媒體的關注。《麻省理工科技評論》預言，2017年可能是中國開始演變成人工智慧產業主力軍的一年，中國的科技企業正積極向人工智慧自主研發大踏步邁進。
但《麻省理工科技評論》的文章也提醒，2016年人工智慧在中國也經歷了一些「被風口化」的炒作。如果人工智慧在科技上的突破沒有想像中來得那麼快，那之前所謂的「風口論」會將人們引向失望的邊緣，之後估值虛高的創業公司會大量死亡，投資源頭走向枯竭。
在學術研究界看來，「風口化」的炒作需要警惕。NIPS （神經信息處理系統大會）的學術研討會開場就為一個名為Rocket AI 的假公司舉行發布會，意在諷刺很多在學界圍繞AI不務實、盲目誇大的現象。雖然這個活動本身的有效性有待商榷，但是它所反映的問題是真實的。
在投資界，對於人工智慧的討論也頗為微妙。
順為資本副總裁孟醒認為，目前人工智慧領域的泡沫肯定存在，但泡沫帶來的不全是壞處。「風口論」給人工智慧帶來的有利影響是，為這個領域吸引了資本、研發人才和創業者進入，並且推動人工智慧進入醫療、工業等傳統產業並產生深度融合。壞處是可能帶來過高的期望值，如果出現低於預期的體驗，會產生巨大的經濟波動。
洪泰創新空間投資總監楊鈐認為，人工智慧現在還處於泡沫曲線的上升期，還沒有達到頂峰，「這對於一個需要很長周期實現技術突破的領域來說還不夠」。楊鈐說，由於人工智慧仍面臨很高的技術門檻，因此不一定適合所有人和資源都參與，首先要有一定的技術和對行業的理解。
在60年的發展進程中，人工智慧經歷過兩次退潮的「寒冬」,山世光認為，其中很大程度上是因為技術發展存在不確定性，有時技術發展的速度沒有公眾想像得那麼快，導致一些過度承諾沒兌現，造成政府、公眾、媒體對人工智慧失望。
因為人工智慧技術發展的不確定性，將門創投CTO沈強認為無論是研究界還是資本界都要保持清醒的態度，應該做好長期的心理準備，不要因為這個市場熱了就去創業，也不要因為市場退潮就不投資。
「它不是突然熱一下然後過去，人們往往高估了短時間內人工智慧帶來的影響，又低估了它在長期中產生的影響，這個事情需要冷靜客觀地看待。」沈強說。