С 1943 года область искусственного интеллекта (AI) прошла 80-летний путь развития. За это время ИИ пережил колебания финансирования, разнообразие исследовательских методов и изменения общественного мнения от любопытства до тревоги и затем до восторга. Из этой истории мы можем извлечь несколько ценных уроков.
Развитие ИИ началось в декабре 1943 года, когда нейрофизиологи Маккалоу и логики Питц опубликовали статью о нейронных сетях. Хотя гипотеза этой статьи впоследствии не была подтверждена эмпирическим путем, она вдохновила на "коннекционизм", который является доминирующим методом глубокого обучения ИИ сегодня.
Первый урок заключается в том, что мы должны остерегаться смешивания инженерии с наукой, науки с предположениями и науки с наполненными математическими символами статьями. Более того, мы должны сопротивляться иллюзии "мы подобны богам", то есть вере в то, что человечество может создать машины, аналогичные человеку. Эта гордость на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических безумий в области ИИ.
Второй урок заключается в том, что нужно осторожно относиться к тем новым вещам, которые кажутся блестящими и привлекательными. Они могут не сильно отличаться от прежних предположений о том, когда машины смогут обладать человеческим интеллектом. На протяжении многих лет обобщенный ИИ(AGI) говорили, что "вот-вот реализуется", и это все из-за "ошибки первого шага".
Третий урок заключается в том, что расстояние от невозможности сделать что-то до плохого выполнения обычно гораздо короче, чем расстояние от плохого выполнения до хорошего. Многие ошибочно полагают, что достаточно просто подождать, и в конечном итоге они смогут добиться идеального ИИ.
Четвертый урок заключается в том, что первоначальный успех не гарантирует устойчивость "новой индустрии". Даже после десяти или пятнадцати лет широкого принятия и значительных инвестиций, пузырь все еще может лопнуть. Это хорошо иллюстрируется взлетом и падением экспертных систем.
Пятый урок заключается в том, что не следует складывать все "яйца" ИИ в одну "корзину". На протяжении долгого времени символический ИИ и соединительный подход боролись за господство. В настоящее время, несмотря на то, что акцент в разработке ИИ сместился с академической среды в частный сектор, вся область все еще упорно придерживается единого направления исследований.
Эти уроки особенно важны для таких компаний, как Nvidia. Как компания, быстро поднявшаяся на волне ИИ, Nvidia должна быть настороже и извлекать уроки из истории развития ИИ, чтобы справиться с возможными будущими вызовами и возможностями.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
24 Лайков
Награда
24
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeeDodger
· 08-10 05:35
войти в позицию во время поездки не пристегнул ремень безопасности
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenMcsleepless
· 08-10 01:42
Учёные все обманщики.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektHunter
· 08-08 19:06
Технологические гиганты, не слишком высоко летайте
Посмотреть ОригиналОтветить0
SnapshotBot
· 08-07 19:17
AI гиганты на высоте невыносимо холодны.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaoResearcher
· 08-07 07:13
Согласно разделу 4.2 Вайтпейпера, этот пузырь ИИ стоит того, чтобы быть настороже.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FUD_Whisperer
· 08-07 07:13
История всегда повторяется, рост в краткосрочной перспективе обязательно приведет к большому дампу.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CommunitySlacker
· 08-07 07:12
История всегда удивительно похожа.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoHistoryClass
· 08-07 07:06
*проверяет исторические графики* тот же самый цикл ажиотажа, который мы наблюдали в пузыре ИИ 1950-х... люди никогда не учатся, смх
Уроки 80-летнего развития AI-индустрии: NVIDIA должна быть осторожна с 5 историческими уроками
Уроки 80-летнего развития индустрии ИИ
С 1943 года область искусственного интеллекта (AI) прошла 80-летний путь развития. За это время ИИ пережил колебания финансирования, разнообразие исследовательских методов и изменения общественного мнения от любопытства до тревоги и затем до восторга. Из этой истории мы можем извлечь несколько ценных уроков.
Развитие ИИ началось в декабре 1943 года, когда нейрофизиологи Маккалоу и логики Питц опубликовали статью о нейронных сетях. Хотя гипотеза этой статьи впоследствии не была подтверждена эмпирическим путем, она вдохновила на "коннекционизм", который является доминирующим методом глубокого обучения ИИ сегодня.
Первый урок заключается в том, что мы должны остерегаться смешивания инженерии с наукой, науки с предположениями и науки с наполненными математическими символами статьями. Более того, мы должны сопротивляться иллюзии "мы подобны богам", то есть вере в то, что человечество может создать машины, аналогичные человеку. Эта гордость на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических безумий в области ИИ.
Второй урок заключается в том, что нужно осторожно относиться к тем новым вещам, которые кажутся блестящими и привлекательными. Они могут не сильно отличаться от прежних предположений о том, когда машины смогут обладать человеческим интеллектом. На протяжении многих лет обобщенный ИИ(AGI) говорили, что "вот-вот реализуется", и это все из-за "ошибки первого шага".
Третий урок заключается в том, что расстояние от невозможности сделать что-то до плохого выполнения обычно гораздо короче, чем расстояние от плохого выполнения до хорошего. Многие ошибочно полагают, что достаточно просто подождать, и в конечном итоге они смогут добиться идеального ИИ.
Четвертый урок заключается в том, что первоначальный успех не гарантирует устойчивость "новой индустрии". Даже после десяти или пятнадцати лет широкого принятия и значительных инвестиций, пузырь все еще может лопнуть. Это хорошо иллюстрируется взлетом и падением экспертных систем.
Пятый урок заключается в том, что не следует складывать все "яйца" ИИ в одну "корзину". На протяжении долгого времени символический ИИ и соединительный подход боролись за господство. В настоящее время, несмотря на то, что акцент в разработке ИИ сместился с академической среды в частный сектор, вся область все еще упорно придерживается единого направления исследований.
Эти уроки особенно важны для таких компаний, как Nvidia. Как компания, быстро поднявшаяся на волне ИИ, Nvidia должна быть настороже и извлекать уроки из истории развития ИИ, чтобы справиться с возможными будущими вызовами и возможностями.