投稿|AI四小龙等待进化
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图片来源@视觉中国
文 | 数科社近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股” 。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意 。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态 。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请 。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节 。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查 。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉 。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力 。
甚至有言论表示，AI四小龙现在要过数据安全关了 。
01 绕不开的核心现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关 。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派 。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑 。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案 。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群 。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破 。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离 。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习 。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助 。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据 。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术 。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段 。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注 。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间 。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质 。
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