截至目前，人工智能已發展了60餘年，在經歷三起三落後，目前已上升至各科技強國國家戰略的高度。如火如荼之際，各科技巨頭還在緊鑼密鼓地爭奪AI“鐵王座”這一話語權。
鐵王座
在前三次起落中，人工智能每過20年便遭遇一次寒冬。趕巧，自第三次寒冬以來，也就是上世紀90年代，人工智能至今以快速發展了近20年。這不，市場傳來AI寒冬將至的消息。
凜冬將至
近日，AI領域專家Filip Piekniewski在其博客上發表了一篇名為“AI Winter Is Well On Its Way”的文章。他認為深度學習開始再次進入新一輪的寒冬階段。關於這個觀點，Filip Piekniewski給出了以下三點依據：深度學習技術瓶頸初顯；深度學習技術並未得到擴展；以自動駕駛領域為例，運用深度學習技術的特斯拉事故頻發、Uber自動駕駛車輛在之前甚至撞死一名行人。
針對此言論，國內外知名專家從不同角度紛紛給出不同意見。雖然，給出反對意見的專家大多是AI領域從業者和相關投資者。
首先，人工智能前三次寒冬的出現主要由於相關理論不適合當時AI的發展。
美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐文分校信息與計算機科學博士佩德羅·多明戈斯在其著作《終極算法》中提到，機器學習理論有五大學派，每個學派都有自己的主算法，各自能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些算法的優點，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。
目前的人工智能理論領域，最崇尚的莫過於深度學習。這主要源於數據、算力和算法等的快速積累。單在深度學習方面就夠全球知名科技巨頭研究和落地的了，如果要實現大一統的終極算法，人工智能還有很大需要突破的技術和發展空間。
其次，對比人類進化史，人的進化經過了猿人類、原始人類、智人類、現代類四個階段，上千萬年的歷史。既然是人工智能，採用的理論涉及神經網絡等類腦科學，那它必定需要一定的進化史。況且，目前人類對自身人腦的研究還在進行中。
因此，人工智能的研究不是短短几十年就能解決的問題。已現階段人腦對其的認知度還沒有完全得以窺見全貌，人腦自身的研究還有很多的未解之謎。單一深度學習理論或許並不足以撐起龐大、複雜的人工智能。所以，短期的波動也符合事物螺旋上升的邏輯。
人類進化
最後，交通事故的發生是必然中的偶然。即便沒有自動駕駛，交通事故還是可以發生。雖然目前的自動駕駛沒有做到絕對的安全，但其發生事故的概率明顯低於人類駕駛時發生事故的概率。相比於人類，人工智能在駕駛領域的應用比人類理想客觀的多。交通事故的發生往往源於駕駛員麻痺大意這類主觀判斷。
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