夢(mèng)碎的現(xiàn)實(shí):自動(dòng)駕駛車禍和區(qū)塊鏈崩盤

AI領(lǐng)域?qū)＜褾ilip Piekniewski時(shí)隔一年再發(fā)雄文，堅(jiān)持認(rèn)為AI寒冬將至，在硅谷40多年的計(jì)算機(jī)革命浪潮中，AI和區(qū)塊鏈一樣，都是死路一條。

去年5月，計(jì)算機(jī)視覺和AI領(lǐng)域?qū)＜褾ilip Piekniewski一篇雄文AI Winter is Well on its Way，第一次引發(fā)了學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)對(duì)這波“AI寒冬”的討論。

時(shí)隔近一年之后，F(xiàn)ilip Piekniewski近日再次撰文，堅(jiān)稱AI寒冬將至，并且認(rèn)為區(qū)塊鏈、AI都是這場(chǎng)計(jì)算機(jī)革命的兩朵曇花，最終這兩個(gè)賭注都是死路一條，只有極少數(shù)人會(huì)贏。

Filip Piekniewski的這篇文章結(jié)構(gòu)如下：

硅谷前20年：從CPU、GPU到第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫；

智能手機(jī)拯救硅谷；

硅谷的新救星：區(qū)塊鏈和AI；

AI盛宴尾聲：跳不出陷阱仍然是白日夢(mèng)。

以下是新智元對(duì)這篇文章的編譯。

神奇之谷：被摩爾定律照耀的地方

從前，在20世紀(jì)80年代，有一個(gè)神奇的地方叫硅谷。許多奇妙的事情即將在那里發(fā)生，許多人將在那里賺到盆滿缽滿。這一切都與計(jì)算機(jī)的奇跡有關(guān)，它將徹底改變幾乎所有事情。

計(jì)算機(jī)有大量的應(yīng)用擺在它們面前：徹底變革辦公室工作，通過電腦游戲娛樂，改變我們溝通、購物和使用銀行系統(tǒng)的方式。但在當(dāng)時(shí)，它們笨拙、緩慢、而且昂貴。盡管有這樣的希望，但除非計(jì)算機(jī)以某種方式能夠指數(shù)級(jí)地變得更快、更便宜，否則許多這些事情都無法實(shí)現(xiàn)。

但是摩爾定律出現(xiàn)了——集成電路中的晶體管數(shù)量每隔18個(gè)月就會(huì)翻一番。如果這條定律成立，未來將會(huì)很美好。市場(chǎng)正在等待的應(yīng)用將成為現(xiàn)實(shí)，錢也是可以賺到的。

到20世紀(jì)90年代中期，很明顯摩爾定律起作用了。

計(jì)算機(jī)變得越來越快，軟件變得越來越復(fù)雜，以至于每年都要進(jìn)行升級(jí)才能跟上進(jìn)度。每一代新一代CPU的速度都明顯比前代產(chǎn)品要快，每一代軟件產(chǎn)品的運(yùn)行速度都明顯比它們的前代產(chǎn)品要慢，性能也更強(qiáng)。

總的來說，通過定期升級(jí)到新硬件，軟件的運(yùn)行速度似乎和以前一樣快(或更快)，但提供了越來越多的功能。大部分的增益是由于時(shí)鐘速度的提高(1990年初計(jì)算機(jī)的時(shí)鐘速度是33Mhz，到2000年，超過1Ghz的時(shí)鐘速度已經(jīng)可用)，因此，無需重寫任何東西來利用增加的計(jì)算能力，只要是在一臺(tái)新計(jì)算機(jī)上，所有東西都會(huì)運(yùn)行得更快。一切看起來都很好。

到20世紀(jì)90年代末，一種新的處理器問世了：GPU。這些處理器與常規(guī)CPU略有不同。GPU芯片具有許多小內(nèi)核并行工作，經(jīng)過優(yōu)化以執(zhí)行3D圖形渲染。最初它們作為額外的加速器出售(3dfx voodoo)，但很快就與普通顯卡集成(Nvidia - Riva TNT)。有了GPU，游戲畫面開始變得更好了，運(yùn)行得也快多了。這再一次讓硅谷的大亨們賺到大錢。

90年代末(左圖)和20年后(右圖)計(jì)算機(jī)內(nèi)部的視圖，大小和組件相似，但可能要強(qiáng)大幾千倍。

但到了2000年初，情況開始變得有些不同?；ヂ?lián)網(wǎng)泡沫剛剛破裂，很多人損失了很多財(cái)富。此外，提高時(shí)鐘速度的舊策略遇到了一些障礙：為了提高切換速度，必須保持電路的工作電壓相對(duì)較高，這反過來會(huì)導(dǎo)致芯片升溫。隨后的速度增益就開始受到散熱能力的限制。

為了讓這場(chǎng)盛宴繼續(xù)下去，CPU制造商開始增加芯片中執(zhí)行核心的數(shù)量。但是必須重寫大部分軟件才能利用這種并行性。接下來每一代新一代CPU的誕生，事情的發(fā)展也就不再那么神奇了。

但更糟糕的是，大多數(shù)情況下，事情不必需要變得更快。

大部分軟件堆棧已經(jīng)成熟，應(yīng)用程序已經(jīng)固化，人們不再需要每年換一個(gè)新的CPU或2倍的內(nèi)存，事情已經(jīng)飽和。

如今，大部分辦公室工作都可以在35美元的樹莓派上完成。就連游戲領(lǐng)域也基本上被游戲機(jī)飽和了。這些游戲機(jī)的售價(jià)低于成本價(jià)，初始投資可以從游戲隱藏的費(fèi)用中收回。游戲機(jī)為絕大多數(shù)人提供了方便、易用的界面和令人滿意的游戲體驗(yàn)。這對(duì)硅谷來說是個(gè)問題，事情開始放緩。

智能手機(jī)拯救硅谷

到了2000年中期，另一項(xiàng)便利的發(fā)明拯救了硅谷——智能手機(jī)。

盡管PC市場(chǎng)開始明顯放緩，但智能手機(jī)市場(chǎng)卻在迅速發(fā)展，并在2007年至今推出的各種型號(hào)的手機(jī)中達(dá)到頂峰。對(duì)于智能手機(jī)，更新迭代并不是太關(guān)注CPU的速度，而是電量的使用(電池壽命)和傳感器/屏幕的質(zhì)量。

在過去10年里，相機(jī)和屏幕確實(shí)取得了巨大的進(jìn)步，但除了一個(gè)關(guān)鍵參與者——蘋果(Apple)以外，硅谷大亨們并沒有獲得多少新的收入。相反，硅谷專注于軟件方面的服務(wù)公司，比如優(yōu)步(Uber)、Netflix以及其他app，得以利用這個(gè)新平臺(tái)。

但從一開始就很明顯，智能手機(jī)革命的火焰不會(huì)永遠(yuǎn)燃燒。事實(shí)上，到2018年，許多人意識(shí)到他們不需要每兩年就花1000美元買一部新的智能手機(jī)，而且就像之前的PC一樣，舊型號(hào)的智能手機(jī)對(duì)大多數(shù)應(yīng)用程序來說都還很好用。這導(dǎo)致蘋果股票在2018年秋季遭受重創(chuàng)，使該公司的估值回到遠(yuǎn)低于萬億美元的水平。

隨著各種市場(chǎng)的枯竭，硅谷需要一些新的東西。需要一些和90年代的PC革命一樣重要的新機(jī)會(huì)。它將使全新的應(yīng)用成為可能，將允許入侵并破壞新的行業(yè)。它將重新點(diǎn)燃對(duì)更多芯片的需求——?jiǎng)?chuàng)造對(duì)更高計(jì)算能力的需求。到2012年，兩個(gè)潛在的機(jī)會(huì)出現(xiàn)了：區(qū)塊鏈和人工智能。

AI盛宴開始了

區(qū)塊鏈(2010年最初以比特幣的形式出現(xiàn))，這個(gè)想法是通過刪除賬本(銀行)來完全取代金融系統(tǒng)，并提供一種建立遠(yuǎn)程交易的自我認(rèn)證手段。

此外，構(gòu)建區(qū)塊鏈的方法還需要大量的計(jì)算能力，以計(jì)算所謂的工作量證明(proof of work)。這就是硅谷所希望的：一個(gè)新的、利潤豐厚的應(yīng)用空間，此外還需要大量新的芯片來滿足計(jì)算需求。

人工智能在硅谷爆發(fā)大約是在2012年，當(dāng)時(shí)一位名叫Geoff Hinton的加拿大人和他的學(xué)生在ImageNet圖像分類競(jìng)賽中使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲勝，該網(wǎng)絡(luò)在一塊GPU上實(shí)現(xiàn)，而Geoff Hinton此前的30年都在研究聯(lián)結(jié)主義模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一神秘空間。

跟區(qū)塊鏈一樣，AI技術(shù)可以開啟一系列新的應(yīng)用，并需要大量新的芯片。硅谷的許多人很快就看到了這種潛力，資金開始源源不斷地涌入。

自上世紀(jì)90年代深度學(xué)習(xí)的最后一個(gè)冬天以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)者們就一直蟄伏在各個(gè)大學(xué)，他們很快就注意到了這個(gè)機(jī)會(huì)。仿佛突然之間，他們被邀請(qǐng)加入了硅谷的盛宴。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地給出新的令人興奮的結(jié)果：對(duì)象識(shí)別和分割、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯都不斷變得越來越好。這些新功能很快被谷歌、Facebook等擁有大量數(shù)據(jù)的公司所吸收。但這種興奮很快就過頭了。

科學(xué)家們都是訓(xùn)練有素的專業(yè)人士，擅長在研究經(jīng)費(fèi)申請(qǐng)中過分承諾，而現(xiàn)在他們有了更好的客戶：風(fēng)險(xiǎn)投資家。這些人喜歡聽關(guān)于美好未來的故事，在這些故事中AI將徹底改變一切。

風(fēng)險(xiǎn)投資家們對(duì)廢話的鑒別比政府資助機(jī)構(gòu)要低得多，只要在NIPS會(huì)議上發(fā)表一篇論文，就足以讓他們放棄任何盡職調(diào)查的必要性。

而且，在AI空間中，只要添加一些想象力就可以輕松將這些童話故事提升到一個(gè)新的水平，與一些著名的科幻電影進(jìn)行比較，使故事看起來我們面前已經(jīng)有一個(gè)驚人的拐點(diǎn)，這是AI最終會(huì)達(dá)到的一個(gè)點(diǎn)，在這個(gè)點(diǎn)上，AI的提升將超出我們的想象——奇點(diǎn)(the singularity)。

這導(dǎo)致了一種錯(cuò)失恐懼癥(ultimate fear of missing out, FOMO)。過去，即使是政府資助機(jī)構(gòu)也會(huì)成為AI承諾的受害者，每次都會(huì)導(dǎo)致資金凍結(jié)，即所謂的AI冬天。

但硅谷買下了這個(gè)故事，創(chuàng)造了有史以來最大的AI盛宴。他們毫不猶豫地買下了它。

研發(fā)中心、非營利性實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)企業(yè)開始迅速壯大，哪怕大學(xué)剛畢業(yè)的深度學(xué)習(xí)科學(xué)家們往往沒有任何行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。初創(chuàng)企業(yè)蓬勃發(fā)展，它們承諾在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車、無人駕駛飛機(jī)等領(lǐng)域創(chuàng)造各種奇跡。

所有這些問題的解決方案都是深度學(xué)習(xí)——簡單地說，就是在更多的數(shù)據(jù)和更大的GPU上訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)。它本應(yīng)該神奇地起作用，只是需要更多的數(shù)據(jù)和更多的計(jì)算。

于是，盛宴就這么開始了。

深度學(xué)習(xí)：玩游戲最具革命性，難走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

到2018年，一些人開始意識(shí)到事情可能不會(huì)這樣發(fā)展下去。目標(biāo)識(shí)別或分割領(lǐng)域的大多數(shù)“真實(shí)世界”基準(zhǔn)開始顯示出明顯的收益遞減跡象。即使有大量數(shù)據(jù)和極其強(qiáng)大的機(jī)器的訓(xùn)練，這些模型在性能上只取得了有限的提升，在某些情況下甚至根本沒有性能提升。

科學(xué)家們做得最好的事情是：他們不是生產(chǎn)產(chǎn)品，而是生產(chǎn)了大量論文，其中一些論文研究了新技術(shù)令人驚訝的局限性。

在深度學(xué)習(xí)應(yīng)該帶來革命的所有方向中，只有一個(gè)方向持續(xù)帶來良好結(jié)果——玩游戲。這是因?yàn)橛螒蚩梢栽谟?jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，并且可以生成比在任何現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用程序中實(shí)際獲得和標(biāo)記的數(shù)據(jù)多幾個(gè)數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。

在許多情況下，僅僅是訓(xùn)練AI玩這些游戲就需要花費(fèi)數(shù)十萬美元(僅僅是電力和計(jì)算硬件成本)。但是，同樣的技巧在實(shí)際問題中并不適用，因?yàn)闃?biāo)記數(shù)據(jù)非常昂貴，而且通常甚至不能完全代表手頭問題的極端情況。

在所有這些AI狂熱中，漢斯·莫拉維克(Hans Moravec)的一個(gè)古老而被遺忘的觀察，也就是所謂的莫拉維克悖論(Moravec's paradox)，變得比以往任何時(shí)候都更加清晰和明顯。

雖然深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)感知的廣泛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了許多新事物，但它甚至沒有觸及AI的一般問題。甚至在計(jì)算機(jī)感知的更實(shí)際的應(yīng)用中，在沒有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下，基于經(jīng)典算法和手工特征的精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化的解決方案也更容易在現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中開發(fā)和執(zhí)行。

夢(mèng)碎的現(xiàn)實(shí)：自動(dòng)駕駛車禍和區(qū)塊鏈崩盤

AI技術(shù)進(jìn)步的試金石是自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)。

到2016年，硅谷的許多人都相信自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，并將成為深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵支柱之一——畢竟，汽車已經(jīng)可以在不受干預(yù)的情況下行駛數(shù)英里。

這種信念是如此強(qiáng)烈，以至于特斯拉甚至開始將全自動(dòng)駕駛功能作為無線升級(jí)來出售(升級(jí)尚未發(fā)布)。到2019年初，特斯拉改變了“完全自動(dòng)駕駛”的說法，與此同時(shí)，為特斯拉的全自動(dòng)駕駛功能支付了數(shù)千美元的車主提起了集體訴訟。2018年對(duì)許多自動(dòng)駕駛公司來說也是艱難的一年，Uber自動(dòng)駕駛在亞利桑那州發(fā)生了致命的撞車事故，特斯拉的自動(dòng)駕駛儀相關(guān)的事故也造成了數(shù)人死亡。

此時(shí)，即使是硅谷人也開始慢慢地認(rèn)識(shí)到：一輛完全自主駕駛的汽車，像出租車一樣載著大家到處走，仍然是一個(gè)非常遙遠(yuǎn)的未來。顯然，汽車將繼續(xù)內(nèi)置計(jì)算機(jī)，從這個(gè)意義上說，硅谷贏了，但這與早期的夢(mèng)想相去甚遠(yuǎn)。

2018年，比特幣價(jià)格從近2萬美元暴跌至4000美元以下，跌幅超過80%。

2018年，硅谷的另一個(gè)大賭注面臨嚴(yán)重打擊——比特幣。比特幣是區(qū)塊鏈的最重要產(chǎn)品，它貶值了超過80%。許多人損失了很多錢，人們對(duì)加密貨幣的熱情一落千丈。

深度學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈都是非常有趣的技術(shù)，它們確實(shí)使以前不可能的事情成為了可能：谷歌圖像搜索比以前好多了；圖像風(fēng)格遷移是一個(gè)非?？岬墓ぞ?；機(jī)器翻譯現(xiàn)在已經(jīng)足夠讓你在異國他鄉(xiāng)不至于迷路，但離翻譯詩歌還很遠(yuǎn)。但這些改進(jìn)似乎都不足以贏大錢，以證明硅谷的大賭注。

這些看起來都沒有90年代瘋狂的PC熱潮那么大，那么有利可圖。

至于AI，它的炒作周期與之前的并沒有太大差別。我們讓計(jì)算機(jī)做了一些似乎只有受過教育的成年人才可以做的事情，但后來意識(shí)到，這些計(jì)算機(jī)尚無法處理嬰兒或動(dòng)物理所當(dāng)然就能做的事情。只要我們繼續(xù)摔到同樣的陷阱，AI(通用人工智能)將仍然是一個(gè)白日夢(mèng)。

英偉達(dá)是硅谷為區(qū)塊鏈和AI淘金熱銷售鏟子的公司之一。過去4年里英偉達(dá)的股票走勢(shì)既反映了市場(chǎng)的高期望，也反映了市場(chǎng)正在經(jīng)歷的幻滅。

很難預(yù)測(cè)未來，但至少目前看來，這兩個(gè)賭注都是死路一條?；蛟S就像谷歌和Facebook等互聯(lián)網(wǎng)公司崩潰后出現(xiàn)的情況一樣，當(dāng)前炒作周期的終結(jié)將在區(qū)塊鏈或所謂的AI空間中產(chǎn)生累積大獎(jiǎng)。但就像那時(shí)一樣，只有極少數(shù)人會(huì)贏，而很多人會(huì)輸?shù)煤軕K。