大概 2016 年到 2019 年左右，是模型和各種演算法大爆發的時候
就說電腦視覺吧
現在覺得已經是原始人的模型 ResNet Inception 等
到現在不過才四年，四年後的 EfficientNet 已經飛天
媽的四年前在研究室搞一個 ResNet 還是要花一個禮拜吧
現在閉著眼睛隨便都尻一個出來
所以這兩年的減緩比較是演算法的開發減緩
當然頂尖的還是持續在突破，譬如在 Semi-Supervised 上的突破
但這種突破比較聚焦在如何能更好的在工程場景上應用
講白話點就是更實際點
現在基本上要拿出一個像樣的模型，連你阿嬤都會
但怎麼把他部屬出去，在現實場景中有用處、客戶會買單
才會是課題
這種產品化就跟軟體工程很有關係了
再來就是現在更注重在 Inference 推論的部份
這會跟裝置有很大的關係
所以接下來幾年也會比較傾向軟硬體的結合
看高通、聯發科、AMD、Intel 等誰可以先提供一套完整的跟 AI 模型結合的流程
然後社群就會 瘋 狂 開 發
最後連你阿嬤都可以在 raspberry pi 上面放人臉辨識模型了呢
我個人覺得整合失敗然後大家都不玩了，一起回 2000 年以前是不太可能啦
畢竟都投資這麼多了，演算法也成熟了
至於還覺得 AI 是騙局或下一個泡沫的人
可以直接享受便利就好
反正知道這些東西被應用在哪些場景對你也沒幫助
爽就好
※ 引述《Recoverism (雲中君)》之銘言：
: 小弟前陣子參加Google AI Boot Camp研討會
: 感覺工程師很有效地利用人工智慧
: 跟身邊的專家朋友聊了一下(資料工程師)
: 他說2030年，也就是再十年
: 沒有新的突破，AI將會再一次退燒
: 真的嗎?
: 我是外行人但是感覺還有很多東西可以開發
: 有卦嗎?