你好，这里是科技前哨。
人工智能在过去十年间从科幻概念一步步成为生活中必不可少的一项技术，在你手机里的语音助手、拍照用的美颜功能、未来充满希望的自动驾驶，都是人工智能在不同领域的典型应用。
根据前瞻产业研究院的估算，中国大型企业基本都已经使用人工智能技术，人工智能产业近5年来的投融资额度已经增长4倍，在2021年达到了1800亿的规模，可以说在外界看来就是一片欣欣向荣的态势。
不过据我们的了解，业内人士对人工智能的未来却越来越悲观，这主要是因为过去十年人工智能的快速发展，主要靠的是越来越大的模型和数据，真正的技术却没有更多的突破。
1.人工智能的大瓶颈在哪？
今天最为知名的人工智能模型GPT-3，训练一次耗电能达到19万度，这足够一辆电动车行驶70万公里，一般家庭汽车开35年才能达到这个水平。
这就好比一辆车发动机越大就跑得越快，业内认为这样的趋势很难持续下去，必须要新的突破才能让人工智能产业更进一步，只是这个新突破在哪还没有什么明确的看法。
对此，开启了人工智能大发展的业内专家吴恩达提出他自己的观点，在接受美国电气电子工程师学会的深度采访中，他认为未来人工智能的变革将来自两个方面，视觉基础模型和优质的小样本数据训练。
2.吴恩达对未来的看法
谈及视觉基础模型，我们必须先要给大家普及一下基础模型（foundation models）的概念。
所谓基础模型，也叫预训练模型，简单说就是已经成型的人工智能程序，你只需要根据需要，再稍稍加工一下，它就能为你完成一些具体的智能任务。
比如前面提到的GPT-3就是应用在语言领域的基础模型，你再提供不同的数据训练一番，它可以和你语音交流，也能为你写论文。
吴恩达认为视频识别是个非常关键的技术，它意味着人工智能将开始拥有实时反馈和互动的能力，但是视频领域还没有诞生一个属于它的基础模型。
大家只是把应用于语言、图片领域的人工智能框架放到视频识别上，就好比训练一个人用耳朵来“看”世界，不是不行，但这既不高效，也肯定会犯很多错，自然也会导致大量算力的浪费。
科技前哨的小伙伴在研究时就发现，今天人工智能在视频识别上确实还有不少问题，比如识别“喝咖啡”这个动作，2019年到现在准确率都没有更多提升，可以说还在婴幼儿水平。
不过吴恩达说有迹象表明，视觉基础模型即将出现，这或许会带动下一轮的智能化浪潮，越来越多的行业都会深度应用起人工智能。
这也就引出了他的下一个预测。
3.优质数据的价值会越来越高
在这样的大趋势下，未来最有价值的将不是智能，反而是数据。
他在采访中谈到自己这些年的观察和收获，在他看来人工智能行业有些太过依赖数据规模，忽略了数据质量。
今天谈到数据动不动就是上百万的图片，几千G的视频，但大家忽略了两个关键的问题。
第一个是很多行业并没有这么大的数据积累，特别是不少传统行业，根本就没有什么数据积累的观念。
第二则是数据对人工智能的价值就是什么？
数据多并不意味着训练出来的AI就厉害，这就好比一个小孩学了一万遍“1+1=2”，另一个练习了10道不同的题，后者明显更容易理解加法是什么。
正因为这样，吴恩达认为以后人工智能将会有一个非常重要的工作——数据工程，相比于提供成千上万的数据，更少而精的案例会更有价值，这不但能让我们更理解人工智能的运作原理，也可以帮助智能在更多领域的应用。
随着视频基础模型的发展和数据质量的提升，今天在互联网上是一两个人工智能算法服务无数用户，未来在在制造业中，我们或许会看到一千家制造商有一千个人工智能，带动各个产业环节都产生深度变革。
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