As lições da evolução da indústria de IA ao longo de 80 anos
Desde 1943, o campo da inteligência artificial (AI) passou por 80 anos de desenvolvimento. Durante este período, a IA experimentou altos e baixos no financiamento, diversificação nas metodologias de pesquisa, e a mudança do sentimento público de curiosidade para ansiedade e, em seguida, para excitação. Deste histórico, podemos extrair algumas lições valiosas.
O desenvolvimento da IA começou em dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios. Embora as hipóteses do artigo não tenham sido validadas empiricamente, ele inspirou o "conexionalismo", que é o método de IA baseado em aprendizado profundo dominante hoje em dia.
A primeira lição é que devemos estar atentos a confundir engenharia com ciência, ciência com especulação e ciência com artigos repletos de símbolos matemáticos. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que a humanidade pode criar máquinas que são indistinguíveis dos seres humanos. Esse orgulho tem sido, nos últimos 80 anos, um catalisador para as bolhas tecnológicas e o entusiasmo cíclico da IA.
A segunda lição é ter cuidado com aquelas novas coisas que parecem brilhantes e atraentes. Elas podem não ser muito diferentes das várias especulações anteriores sobre quando as máquinas poderão ter inteligência humana. Durante anos, a IA geral ( AGI ) tem sido descrita como "iminente", tudo isso devido à "falácia do primeiro passo".
A terceira lição é que a distância entre não conseguir fazer algo e fazer mal é geralmente muito menor do que a distância entre fazer mal e fazer muito bem. Muitas pessoas equivocadamente acreditam que, com um pouco de paciência, acabarão por alcançar uma IA perfeita.
A quarta lição é que o sucesso inicial não garante uma "nova indústria" duradoura. Mesmo após dez ou quinze anos de ampla adoção e grandes investimentos, a bolha ainda pode estourar. Isso é bem exemplificado na ascensão e queda dos sistemas especialistas.
A quinta lição é não colocar todos os "ovos" de IA no mesmo "cesto". Durante muito tempo, a IA simbólica e o conexionismo têm lutado pela supremacia. Atualmente, embora o foco no desenvolvimento de IA tenha mudado do meio acadêmico para o setor privado, todo o campo ainda se apega a uma única direção de pesquisa.
Estas lições são particularmente importantes para empresas como a Nvidia. Como uma empresa que surgiu rapidamente na onda da inteligência artificial, a Nvidia precisa permanecer alerta e aprender com a história do desenvolvimento da IA para enfrentar os desafios e oportunidades que podem surgir no futuro.
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GasFeeDodger
· 08-10 05:35
Entrar numa posição的时候没系安全带
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DegenMcsleepless
· 08-10 01:42
Os cientistas são todos trapaceiros.
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RektHunter
· 08-08 19:06
Os gigantes da tecnologia não se deixem levar.
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SnapshotBot
· 08-07 19:17
Os gigantes da IA estão solitários nas alturas.
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DaoResearcher
· 08-07 07:13
Segundo a seção 4.2 do White Paper, esta onda de bolha de IA merece atenção.
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FUD_Whisperer
· 08-07 07:13
A história sempre se repete, um grande pump de curto prazo deve ser seguido por uma grande queda.
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CommunitySlacker
· 08-07 07:12
A história é sempre surpreendentemente parecida.
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CryptoHistoryClass
· 08-07 07:06
*verifica gráficos históricos* mesmo ciclo de hype que vimos na bolha da IA dos anos 1950... os humanos nunca aprendem smh
Lições do desenvolvimento da indústria de IA nos últimos 80 anos: A Nvidia deve estar atenta a 5 grandes lições da história
As lições da evolução da indústria de IA ao longo de 80 anos
Desde 1943, o campo da inteligência artificial (AI) passou por 80 anos de desenvolvimento. Durante este período, a IA experimentou altos e baixos no financiamento, diversificação nas metodologias de pesquisa, e a mudança do sentimento público de curiosidade para ansiedade e, em seguida, para excitação. Deste histórico, podemos extrair algumas lições valiosas.
O desenvolvimento da IA começou em dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios. Embora as hipóteses do artigo não tenham sido validadas empiricamente, ele inspirou o "conexionalismo", que é o método de IA baseado em aprendizado profundo dominante hoje em dia.
A primeira lição é que devemos estar atentos a confundir engenharia com ciência, ciência com especulação e ciência com artigos repletos de símbolos matemáticos. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que a humanidade pode criar máquinas que são indistinguíveis dos seres humanos. Esse orgulho tem sido, nos últimos 80 anos, um catalisador para as bolhas tecnológicas e o entusiasmo cíclico da IA.
A segunda lição é ter cuidado com aquelas novas coisas que parecem brilhantes e atraentes. Elas podem não ser muito diferentes das várias especulações anteriores sobre quando as máquinas poderão ter inteligência humana. Durante anos, a IA geral ( AGI ) tem sido descrita como "iminente", tudo isso devido à "falácia do primeiro passo".
A terceira lição é que a distância entre não conseguir fazer algo e fazer mal é geralmente muito menor do que a distância entre fazer mal e fazer muito bem. Muitas pessoas equivocadamente acreditam que, com um pouco de paciência, acabarão por alcançar uma IA perfeita.
A quarta lição é que o sucesso inicial não garante uma "nova indústria" duradoura. Mesmo após dez ou quinze anos de ampla adoção e grandes investimentos, a bolha ainda pode estourar. Isso é bem exemplificado na ascensão e queda dos sistemas especialistas.
A quinta lição é não colocar todos os "ovos" de IA no mesmo "cesto". Durante muito tempo, a IA simbólica e o conexionismo têm lutado pela supremacia. Atualmente, embora o foco no desenvolvimento de IA tenha mudado do meio acadêmico para o setor privado, todo o campo ainda se apega a uma única direção de pesquisa.
Estas lições são particularmente importantes para empresas como a Nvidia. Como uma empresa que surgiu rapidamente na onda da inteligência artificial, a Nvidia precisa permanecer alerta e aprender com a história do desenvolvimento da IA para enfrentar os desafios e oportunidades que podem surgir no futuro.