桐乡|李彦宏为什么说AI发生了方向性改变乌镇峰会|世界互联网大会

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【桐乡|李彦宏为什么说AI发生了方向性改变】2012年，在第三届ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC)上，神经网络的坚守者Geoffrey Hinton和他的学生Alex Krizhevsky ，所设计的基于卷积神经网络的AlexNet ，以 15.3% 的低错误率赢得了挑战，这几乎是之前获胜者错误率的一半，而本届大赛亚军的错误率高达26% 。
这场比赛后来被视为是AI发展史上的划时代事件，从那时起，几乎所有的计算机视觉研究都转向了神经网络，而在2012-2022的这十年间， AI已经无处不在，在历史上首次实现了让所有人而不仅仅是少数人或部分人类的生活和工作更好。

第三届LSVRC到今年正好十年， AI取得的成就自不必提，如何看待AI在未来大发展前景，科学家们似乎产生了分歧。
2022年3月，知名 AI 学者、Robust.AI 创始人 Gary Marcus ，发表了一篇《深度学习撞墙了》的文章，他认为纯粹的端到端深度学习差不多走到尽头了，整个 AI 领域必须要寻找新出路。之后， Hinton 和 LeCun 都对他的观点发起了驳斥，由此更引发了圈内热议。

“恨铁不成钢”也好， “因相信而看见”也罢，这些处于理论研究一线的科学家们，自然有他们各自的道理。然而更应该引起重视的，其实是来自科技企业对AI进程的判断。
在11月9日举办的联想Tech World大会上，百度创始人兼CEO李彦宏就对此发表了自己的看法。他认为：
“无论是在技术层面还是在商业应用层面，人工智能都有了巨大的进展，有些甚至是方向性的改变。 ”

李彦宏已经不是第一次作出这个判断了。在2022年WAIC世界人工智能大会上，李彦宏也表达过这个观点。
李彦宏的这个判断值得重视，不仅是因为这是来自以AI为技术核心的科技公司创始人的看法，同样是因为这个判断似乎与论战中LeCun大神的观点趋同。 LeCun 认为，深度学习并没有撞墙，但的确有一些障碍需要清除，而解决方案目前还不明朗。
显然， “方向性的改变”与“有障碍需要清除”的意思是接近的，因为目的都是排除障碍物的影响，至于排除影响的方式，可能是直接解构，也可能是绕过障碍另辟蹊径。
那么， LeCun与李彦宏的作出的这个趋同判断，到底是基于近年来的哪些科学理论与产业实践呢？

自2012年第三届ILSVRC以来，因为都使用了深度神经网络，大赛的成绩每一年都实现了长足进步。
直到2016 年，在第七届ILSVRC 上，图像识别错误率已经达到约2.9% ，远超越人类的5.1% ，这也就意味着该竞赛已经完成了它的历史使命，失去了存在的意义，所以2017年ILSVRC就成为了最后一届。
然而，虽然ILSVRC不举办了，但AI的前进步伐并没有放缓。这是因为：一方面，在ILSVRC所指向的图像识别之外，还有更高阶的图像理解、语意理解去探索；另一方面，算力、大数据、边缘计算环境的不断优化，给予了AI向更高阶、更智能的阶段迈进的可能。