直到新一代研究人員開(kāi)始發(fā)表文章，介紹一項(xiàng)名為“深度學(xué)習(xí)”的新技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活實(shí)現(xiàn)了成功應(yīng)用時(shí)，人工智能才算是真正順利度過(guò)了自己的首個(gè)寒冬。

雖然從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，“深度學(xué)習(xí)”仍然是一種與感知器算法高度類似的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)，但它在計(jì)算能力和數(shù)據(jù)集容量上均得到了大幅提高，所以在諸如話語(yǔ)識(shí)別、圖像識(shí)別和語(yǔ)言翻譯這類實(shí)際任務(wù)上，有了廣闊的應(yīng)用前景。隨著關(guān)于深度學(xué)習(xí)的正面研究報(bào)告越來(lái)越多，選擇學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程的大學(xué)生也越來(lái)越多。各家企業(yè)也紛紛開(kāi)始斥資數(shù)十億甚至數(shù)百億美元來(lái)尋求高端技術(shù)人才，與之同時(shí)小型初創(chuàng)企業(yè)也開(kāi)始積極拓寬深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，包括交通運(yùn)輸、醫(yī)療健康以及金融財(cái)務(wù)等。

伴隨著深度學(xué)習(xí)的火熱，各家新聞媒體又在寂靜了相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間之后，開(kāi)始了之前那種對(duì)人工智能的狂熱報(bào)道。2013年，John Markoff在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)表了一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章，標(biāo)題為《像人腦的計(jì)算機(jī)：從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)》。Markoff表示：“在未來(lái)幾年中，深度學(xué)習(xí)將會(huì)催生新一代人工智能系統(tǒng)，完成一些簡(jiǎn)單的人工任務(wù)，包括看、聽(tīng)、說(shuō)和操控等等�！�

自那以后，我們幾乎每天都能在新聞媒體上看到一些關(guān)于“人工智能世界末日”、“人造大腦”、“超人工智能”以及“Facebook驚悚人工智能機(jī)器人”的夸張報(bào)道。

為了挑戰(zhàn)自己，Lipton當(dāng)時(shí)就決定繼續(xù)攻讀機(jī)器學(xué)習(xí)的博士學(xué)位。他介紹說(shuō)，隨著越來(lái)越多的新聞媒體開(kāi)始報(bào)道一些夸張的內(nèi)容，研究人員心中的失望和沮喪之情也就越來(lái)越明顯。因?yàn)樵谒麄兛磥?lái)，那些記者對(duì)深度學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的了解著實(shí)非常淺薄。

拋開(kāi)記者在深度學(xué)習(xí)技術(shù)方面的淺薄了解不說(shuō)，Lipton發(fā)現(xiàn)最令人生氣的地方在于，那些一無(wú)所知的社交媒體居然都自稱是“人工智能影響者”。事實(shí)上，他們所做的，無(wú)非就是在自家網(wǎng)站上介紹介紹埃隆·馬斯克，內(nèi)容質(zhì)量低下卻吹得天花亂墜。用他的話說(shuō)：“想要在人工智能領(lǐng)域取得實(shí)質(zhì)上的進(jìn)步，首先需要保證廣大受眾了解最為真實(shí)、最為正確的信息。但很可惜，現(xiàn)階段，呈現(xiàn)在大眾面前的，完全是一些與真實(shí)情況不符的信息。因此，他們根本就沒(méi)有辦法徹底區(qū)分哪些是重要的信息，哪些是不重要的信息�！�

當(dāng)然，Lipton也不是第一個(gè)對(duì)人工智能發(fā)展泡沫表示擔(dān)憂的人。去年，美國(guó)機(jī)器人制造頂級(jí)專家Rodney Brooks撰寫了一篇文章，批評(píng)了人工智能行業(yè)對(duì)于未來(lái)發(fā)展前景的過(guò)度臆想。2013年，紐約大學(xué)教授Gary Marcus也寫了一篇文章，指出不真實(shí)的泡沫會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)該行業(yè)的發(fā)展前景產(chǎn)生虛假預(yù)期，從而導(dǎo)致另一個(gè)寒冬的到來(lái)。

不過(guò)，在這個(gè)問(wèn)題上，Lipton持有不同態(tài)度。他認(rèn)為，現(xiàn)階段的夸張泡沫還不太會(huì)導(dǎo)致下一個(gè)寒冬的出現(xiàn)，但卻會(huì)誤導(dǎo)人們的認(rèn)知，致使最為重要、最為迫切的問(wèn)題遭到掩蓋。他表示：“對(duì)于錯(cuò)誤的事情，大家都很害怕。我們能看到，不少政策制定者都會(huì)非常急切地開(kāi)會(huì)討論機(jī)器人的權(quán)利問(wèn)題，而不是歧視問(wèn)題，就因?yàn)楹笳哌^(guò)于泛泛，感興趣的人比較少。”

去年三月，Lipton開(kāi)通了自己的博客，希望能夠通過(guò)自己的力量來(lái)“反抗”那些帶來(lái)較大負(fù)面影響的不真實(shí)的人工智能新聞，比如關(guān)于埃隆·馬斯克以及Anthony Levandowski人工智能教堂的低質(zhì)新聞消息。

目前，Lipton的博客已經(jīng)收到了一些新聞媒體的關(guān)注，也培養(yǎng)了一批固定讀者。但他清楚地知道，自己能夠產(chǎn)生的影響終究還是有限的。用他的話說(shuō)：“其實(shí)，這個(gè)行業(yè)真正需要的是大量訓(xùn)練有素、誠(chéng)實(shí)正直的記者。在實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)之前，我自己的博客永遠(yuǎn)都像是滄海一粟，像是一粒無(wú)法激起千層浪的微小石子�！�

Joanne McNeil是一位專注于新興技術(shù)的專欄作家，她也認(rèn)為科技行業(yè)新聞?dòng)浾叩膶�業(yè)素質(zhì)確實(shí)有待提高。雖然她經(jīng)常在Twitter上取笑一些帶有《終結(jié)者》風(fēng)格的文章，但還是會(huì)避免言辭尖銳地直接批判科技記者。因?yàn)樵谒�看�?lái)，人工智能的虛假泡沫之所以會(huì)出現(xiàn)，其中一個(gè)原因就是資源分配的不均衡。

她表示：“如果你將一位記者的收入與一位研究人員的收入相比，就會(huì)很快發(fā)現(xiàn)記者無(wú)法寫出具有專業(yè)深度文章的原因所在，畢竟他們終究不能與研究人員相提并論。說(shuō)實(shí)話，具有專業(yè)技術(shù)素質(zhì)的記者和編輯，數(shù)量少之又少。如果人工智能研究人員真的在乎記者寫出來(lái)報(bào)道的內(nèi)容，那至少應(yīng)該共同參與到新聞撰寫、報(bào)道或出版的過(guò)程中去。同時(shí)，適當(dāng)提高記者的收入，畢竟他們要花大量的時(shí)間和精力，去深度挖掘與之相關(guān)的專業(yè)知識(shí)�！�

就像澳大利亞國(guó)立大學(xué)工程學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Genevieve Bell所說(shuō)，只有新聞?dòng)浾吆脱芯咳藛T進(jìn)一步加強(qiáng)彼此之間的合作，才能夠有效引導(dǎo)整個(gè)行業(yè)往正確的方向發(fā)展。純靠暴力壓制人工智能虛假泡沫，根本就是一件不可能的事情。Bell解釋道，因?yàn)殛P(guān)于電子大腦或Facebook惡意機(jī)器人的文章，并未切實(shí)關(guān)注真正的技術(shù)，只是大眾文化希望和焦慮的反映。

她介紹說(shuō)：“數(shù)千年來(lái)，我們所講述的都是一些關(guān)于無(wú)生命事物的故事，這也就影響了我們對(duì)當(dāng)下行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的認(rèn)知方式。或許專家可以不考慮他們所進(jìn)行研究給大眾留下的印象，但那些不現(xiàn)實(shí)的期望或無(wú)由來(lái)的恐懼，總歸是存在的。所以，說(shuō)到底，夸張和泡沫就是一種文化表現(xiàn)形式，我們沒(méi)有辦法徹底不予考慮�！�

最后，Lipton表示，現(xiàn)階段，不真實(shí)的猜想和真實(shí)的研究之間，界限非常模糊。但歷史告訴我們，這種模糊的界限終究是要明確起來(lái)，以便我們合理區(qū)分哪些是重要之事，哪些只是虛幻。