Lecciones del desarrollo de 80 años de la industria de la IA
Desde 1943, el campo de la inteligencia artificial (AI) ha experimentado 80 años de desarrollo. Durante este tiempo, la IA ha pasado por altibajos en la inversión de capital, diversificación de métodos de investigación y un cambio en la emoción pública de la curiosidad a la ansiedad y luego a la emoción. De esta historia, podemos resumir algunas valiosas lecciones.
El desarrollo de la IA comenzó en diciembre de 1943, cuando el neurofisiólogo McCulloch y el lógico Pitts publicaron un artículo sobre redes neuronales. Aunque las hipótesis de ese artículo no pudieron ser validadas empíricamente más tarde, inspiraron el "conectivismo", que es el método de IA de aprendizaje profundo dominante hoy en día.
La primera lección es que debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia, la ciencia con la conjetura, y la ciencia con los trabajos llenos de símbolos matemáticos. Más importante aún, debemos resistir la ilusión de "somos como dioses", es decir, la creencia de que los humanos pueden crear máquinas que son indistinguibles de los humanos. Esta arrogancia ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y el fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
La segunda lección es ser cauteloso con aquellas nuevas cosas que parecen brillantes y atractivas. Pueden no ser muy diferentes de las conjeturas anteriores sobre cuándo las máquinas podrán tener inteligencia humana. Durante años, se ha dicho que la IA general ( AGI ) está "a punto de lograrse", todo esto es debido a la "falacia del primer paso".
La tercera lección es que la distancia de no poder hacer algo a hacerlo mal suele ser mucho más corta que la distancia de hacerlo mal a hacerlo muy bien. Muchas personas creen erróneamente que, con solo esperar pacientemente, eventualmente se podrá lograr una IA perfecta.
La cuarta lección es que el éxito inicial no garantiza una "nueva industria" duradera. Incluso después de diez o quince años de adopción generalizada y una gran cantidad de inversiones, la burbuja aún puede estallar. Esto se refleja plenamente en el auge y la caída de los sistemas expertos.
La quinta lección es no poner todos los "huevos" de la IA en una sola "canasta". Durante mucho tiempo, la IA simbólica y el conexionismo han estado compitiendo por el dominio. Actualmente, a pesar de que el enfoque del desarrollo de la IA se ha trasladado del ámbito académico al sector privado, todo el campo sigue obsesionado con una única dirección de investigación.
Estas lecciones son especialmente importantes para empresas como Nvidia. Como una empresa que ha surgido rápidamente en la ola de la IA, Nvidia necesita mantenerse alerta y aprender de la historia del desarrollo de la IA para enfrentar los desafíos y oportunidades que puedan surgir en el futuro.
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GasFeeDodger
· 08-10 05:35
introducir una posición的时候没系安全带
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DegenMcsleepless
· 08-10 01:42
Los científicos son todos unos cambiadores.
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RektHunter
· 08-08 19:06
Los gigantes tecnológicos no se dejen llevar demasiado.
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SnapshotBot
· 08-07 19:17
Los gigantes de la IA están muy solos en lo alto.
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DaoResearcher
· 08-07 07:13
Según la sección 4.2 del White Paper, esta ola de burbuja de IA merece ser vigilada.
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FUD_Whisperer
· 08-07 07:13
La historia siempre se repite, un gran aumento a corto plazo debe tener una gran caída.
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CommunitySlacker
· 08-07 07:12
La historia siempre es sorprendentemente similar.
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CryptoHistoryClass
· 08-07 07:06
*revisa gráficos históricos* el mismo ciclo de entusiasmo que vimos en la burbuja de IA de los años 50... los humanos nunca aprenden smh
Lecciones de 80 años de desarrollo de la industria de la IA: Nvidia debe tener cuidado con 5 grandes lecciones históricas
Lecciones del desarrollo de 80 años de la industria de la IA
Desde 1943, el campo de la inteligencia artificial (AI) ha experimentado 80 años de desarrollo. Durante este tiempo, la IA ha pasado por altibajos en la inversión de capital, diversificación de métodos de investigación y un cambio en la emoción pública de la curiosidad a la ansiedad y luego a la emoción. De esta historia, podemos resumir algunas valiosas lecciones.
El desarrollo de la IA comenzó en diciembre de 1943, cuando el neurofisiólogo McCulloch y el lógico Pitts publicaron un artículo sobre redes neuronales. Aunque las hipótesis de ese artículo no pudieron ser validadas empíricamente más tarde, inspiraron el "conectivismo", que es el método de IA de aprendizaje profundo dominante hoy en día.
La primera lección es que debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia, la ciencia con la conjetura, y la ciencia con los trabajos llenos de símbolos matemáticos. Más importante aún, debemos resistir la ilusión de "somos como dioses", es decir, la creencia de que los humanos pueden crear máquinas que son indistinguibles de los humanos. Esta arrogancia ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y el fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
La segunda lección es ser cauteloso con aquellas nuevas cosas que parecen brillantes y atractivas. Pueden no ser muy diferentes de las conjeturas anteriores sobre cuándo las máquinas podrán tener inteligencia humana. Durante años, se ha dicho que la IA general ( AGI ) está "a punto de lograrse", todo esto es debido a la "falacia del primer paso".
La tercera lección es que la distancia de no poder hacer algo a hacerlo mal suele ser mucho más corta que la distancia de hacerlo mal a hacerlo muy bien. Muchas personas creen erróneamente que, con solo esperar pacientemente, eventualmente se podrá lograr una IA perfecta.
La cuarta lección es que el éxito inicial no garantiza una "nueva industria" duradera. Incluso después de diez o quince años de adopción generalizada y una gran cantidad de inversiones, la burbuja aún puede estallar. Esto se refleja plenamente en el auge y la caída de los sistemas expertos.
La quinta lección es no poner todos los "huevos" de la IA en una sola "canasta". Durante mucho tiempo, la IA simbólica y el conexionismo han estado compitiendo por el dominio. Actualmente, a pesar de que el enfoque del desarrollo de la IA se ha trasladado del ámbito académico al sector privado, todo el campo sigue obsesionado con una única dirección de investigación.
Estas lecciones son especialmente importantes para empresas como Nvidia. Como una empresa que ha surgido rápidamente en la ola de la IA, Nvidia necesita mantenerse alerta y aprender de la historia del desarrollo de la IA para enfrentar los desafíos y oportunidades que puedan surgir en el futuro.