这六个障碍阻碍AI创新：专业人才短缺 算力不足

（原标题：The 6 biggest hurdles slowing the pace of AI innovation）

网易科技讯 2月21日消息，据VentureBeat报道，乍一看，人工智能（AI）产业似乎火了，消费者需求巨大，投资者兴趣浓厚。事实上，2017年前5个月投资于AI初创企业的风险投资超过95亿美元，而2014年全年仅为32亿美元。AI的发展有无数令人兴奋的期待，包括医疗、农业和其他技术领域的应用，但AI产业还没有成为高速列车。AI已经获得很多令人兴奋的支持，但有些重大障碍正阻止它呈爆炸性增长：

1.灵活性

创业公司最大的优势之一是它们的灵活性。大公司常常会遭受长期决策的困扰，很难转向，但更小、更灵活的公司可以对新环境做出更有效的快速反应。然而AI初创公司并没有这种优势，因为AI技术太复杂了，而且依赖于很多未知的变量，所以很难在项目中间换挡。这可能会导致许多初创公司溺水而亡，或者项目实施远远超过原来的时间表。

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稀少。AI领域就存在人才短缺的问题，并对行业发展的速度产生了深远的影响。熟练的AI技术开发人员可以要求高额的薪水，这使得初创公司很难负担得起，甚至有足够现金的初创公司也很难填补他们的AI岗位。

3.激烈竞争

有数以百计对AI感兴趣的初创公司正在涌现，这听起来像是个令人兴奋的前景，因为消费者希望尽快享受下一代技术，但这也提出了一个重要问题――竞争。初创公司被迫做出更快的决策，更快地进入市场，并削减功能以打败竞争对手。这导致许多初创企业更快地耗尽精力，而另一些公司则推出劣质产品。

4.销售周期不可预测

当前，很少AI产品有明确的销售周期。这是因为AI仍然是一个相对较新的领域，因此它的市场还没有明确定义。许多应用既可以针对单个用户，也适合公司使用，而且很难准确地预测在开发周期结束时你的产品会是什么样子，即使你有个雄心勃勃的远景计划。这使得AI初创公司很难准确预测其收入来源，更难以确保在其早期增长期间维持足够的收入。

5.机器学习的复杂性

无需多说，编程高级AI功能是非常复杂的。如果你遵循现有的公式并依赖于我们已经拥有的集体知识，机器学习就变成了简单的复制、粘贴和调整问题。但要想在这个领域真正地创新，你需要丰富的知识和经验，以及勇于尝试新事物的精神。

6.处理能力

大多数AI系统需要大量的处理能力支持。直到最近，这始终是其发展的重要限制因素。许多初创公司没有获得完成工作所必需的处理单元。现在，像英伟达这样的公司正享受着为AI应用开发处理芯片的需求，并报告创纪录的销售额和利润。然而，总的来说，处理能力增长并不能完全跟上最新AI技术的步伐，而且这一基本限制可能会继续成为开发人员的问题。

AI进步速度会放缓吗？

那么，我们是否会看到AI技术进步速度放缓？在短期内，这是有可能的，尽管高水平的消费刺激和风险资本投资可能会抵消其中部分影响。但随着技术变得更容易理解和更容易掌握，这个领域内的创新者自然会克服许多问题。可是在那之前，它们将继续使本就十分复杂的行业更加复杂化。（小小）