Leçons tirées de 80 ans de développement de l'industrie de l'IA
Depuis 1943, le domaine de l'intelligence artificielle (AI) a connu 80 ans de développement. Au cours de cette période, l'IA a traversé des fluctuations de financement, une diversification des méthodes de recherche, ainsi qu'un changement d'humeur du public allant de la curiosité à l'anxiété puis à l'excitation. De cette histoire, nous pouvons tirer quelques précieuses leçons.
Le développement de l'IA a commencé en décembre 1943, lorsque le neurophysiologiste McCulloch et le logicien Pitts ont publié un article sur les réseaux de neurones. Bien que l'hypothèse de cet article n'ait pas pu être vérifiée empiriquement par la suite, elle a inspiré le "connexionnisme", qui est la méthode d'IA de deep learning dominante aujourd'hui.
La première leçon est que nous devons être vigilants à ne pas confondre l'ingénierie avec la science, la science avec des conjectures, et la science avec des articles remplis de symboles mathématiques. Plus important encore, nous devons résister à l'illusion selon laquelle "nous sommes comme des dieux", c'est-à-dire croire que l'humanité peut créer des machines indistinguables de l'homme. Cette arrogance a été le catalyseur de la bulle technologique et de l'enthousiasme cyclique de l'IA au cours des 80 dernières années.
La deuxième leçon est de faire preuve de prudence à l'égard de ces nouvelles choses qui semblent brillantes et attrayantes. Elles peuvent ne pas différer beaucoup des précédentes spéculations sur le moment où les machines pourraient avoir une intelligence humaine. Pendant des années, l'IA générale ( AGI ) a été décrite comme "imminente", tout cela en raison de la "fallacie du premier pas".
La troisième leçon est que le passage de l'incapacité à faire quelque chose à un mauvais résultat est généralement beaucoup plus court que le passage d'un mauvais résultat à un excellent résultat. Beaucoup de gens pensent à tort que, tant qu'ils attendent patiemment, ils pourront finalement réaliser une IA parfaite.
La quatrième leçon est qu'un succès initial ne garantit pas une "nouvelle industrie" durable. Même après dix ou quinze ans d'adoption généralisée et d'investissements massifs, une bulle peut encore éclater. Cela est bien illustré par le triomphe et le déclin des systèmes experts.
La cinquième leçon est de ne pas mettre tous les "œufs" de l'IA dans le même "panier". Pendant longtemps, l'IA symbolique et le connexionnisme se sont disputés la domination. Actuellement, bien que l'accent de la recherche en IA se soit déplacé du milieu universitaire vers le secteur privé, l'ensemble du domaine reste obstinément attaché à une seule direction de recherche.
Ces leçons sont particulièrement importantes pour des entreprises comme Nvidia. En tant qu'entreprise qui a rapidement émergé dans la vague de l'IA, Nvidia doit rester vigilante et tirer des leçons de l'histoire du développement de l'IA pour faire face aux défis et aux opportunités qui pourraient se présenter à l'avenir.
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GasFeeDodger
· 08-10 05:35
entrer dans une position的时候没系安全带
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DegenMcsleepless
· 08-10 01:42
Les scientifiques sont tous des imposteurs.
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RektHunter
· 08-08 19:06
Ne soyez pas trop confiant, géants de la technologie
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SnapshotBot
· 08-07 19:17
Les géants de l'IA sont si isolés au sommet.
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DaoResearcher
· 08-07 07:13
Selon la section 4.2 du Livre blanc, cette vague de bulle AI mérite d'être surveillée.
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FUD_Whisperer
· 08-07 07:13
L'histoire tourne toujours, un big pump à court terme doit s'accompagner d'un big dump.
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CommunitySlacker
· 08-07 07:12
L'histoire est toujours étonnamment similaire.
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CryptoHistoryClass
· 08-07 07:06
*vérifie les graphiques historiques* le même cycle de hype que nous avons vu dans la bulle de l'IA des années 1950... les humains n'apprennent jamais smh
Leçons du développement de 80 ans de l'industrie de l'IA : Nvidia doit se méfier de 5 grandes leçons historiques.
Leçons tirées de 80 ans de développement de l'industrie de l'IA
Depuis 1943, le domaine de l'intelligence artificielle (AI) a connu 80 ans de développement. Au cours de cette période, l'IA a traversé des fluctuations de financement, une diversification des méthodes de recherche, ainsi qu'un changement d'humeur du public allant de la curiosité à l'anxiété puis à l'excitation. De cette histoire, nous pouvons tirer quelques précieuses leçons.
Le développement de l'IA a commencé en décembre 1943, lorsque le neurophysiologiste McCulloch et le logicien Pitts ont publié un article sur les réseaux de neurones. Bien que l'hypothèse de cet article n'ait pas pu être vérifiée empiriquement par la suite, elle a inspiré le "connexionnisme", qui est la méthode d'IA de deep learning dominante aujourd'hui.
La première leçon est que nous devons être vigilants à ne pas confondre l'ingénierie avec la science, la science avec des conjectures, et la science avec des articles remplis de symboles mathématiques. Plus important encore, nous devons résister à l'illusion selon laquelle "nous sommes comme des dieux", c'est-à-dire croire que l'humanité peut créer des machines indistinguables de l'homme. Cette arrogance a été le catalyseur de la bulle technologique et de l'enthousiasme cyclique de l'IA au cours des 80 dernières années.
La deuxième leçon est de faire preuve de prudence à l'égard de ces nouvelles choses qui semblent brillantes et attrayantes. Elles peuvent ne pas différer beaucoup des précédentes spéculations sur le moment où les machines pourraient avoir une intelligence humaine. Pendant des années, l'IA générale ( AGI ) a été décrite comme "imminente", tout cela en raison de la "fallacie du premier pas".
La troisième leçon est que le passage de l'incapacité à faire quelque chose à un mauvais résultat est généralement beaucoup plus court que le passage d'un mauvais résultat à un excellent résultat. Beaucoup de gens pensent à tort que, tant qu'ils attendent patiemment, ils pourront finalement réaliser une IA parfaite.
La quatrième leçon est qu'un succès initial ne garantit pas une "nouvelle industrie" durable. Même après dix ou quinze ans d'adoption généralisée et d'investissements massifs, une bulle peut encore éclater. Cela est bien illustré par le triomphe et le déclin des systèmes experts.
La cinquième leçon est de ne pas mettre tous les "œufs" de l'IA dans le même "panier". Pendant longtemps, l'IA symbolique et le connexionnisme se sont disputés la domination. Actuellement, bien que l'accent de la recherche en IA se soit déplacé du milieu universitaire vers le secteur privé, l'ensemble du domaine reste obstinément attaché à une seule direction de recherche.
Ces leçons sont particulièrement importantes pour des entreprises comme Nvidia. En tant qu'entreprise qui a rapidement émergé dans la vague de l'IA, Nvidia doit rester vigilante et tirer des leçons de l'histoire du développement de l'IA pour faire face aux défis et aux opportunités qui pourraient se présenter à l'avenir.