Недавно в области искусственного интеллекта произошел важный этап: одна известная чиповая компания стала первой публичной компанией с рыночной капитализацией более 4 триллионов долларов. Это событие вызвало размышления о будущем направлении развития ИИ. Хотя предсказать будущее ИИ непросто, оглядываясь на его 80-летнюю историю, мы можем извлечь из этого ценные уроки.
Происхождение ИИ можно проследить до декабря 1943 года, когда два ученых опубликовали статью о идеализированных нейронных сетях. Хотя гипотезы в статье позже не смогли пройти эмпирическую проверку, она заложила основу для того, что впоследствии стало называться "глубоким обучением" в области ИИ. Этот факт напоминает нам о необходимости быть осторожными, чтобы не смешивать инженерные науки и науку, науку и предположения, а также не слишком доверять статьям, полным математических символов. Более того, мы должны сопротивляться иллюзии, что "человечество может создать машины, подобные себе".
За последние 80 лет область ИИ пережила множество взлетов и падений. В конце 1950-х годов некоторые пионеры ИИ с оптимизмом предсказывали, что машины с интеллектом на уровне обычного человека вскоре появятся. Эти ожидания появления общего ИИ даже повлияли на государственные расходы и политику. Однако, как оказалось, эти прогнозы были чрезмерно оптимистичными. Это говорит нам о том, что при встрече с новыми вещами следует сохранять осторожный подход и тщательно оценивать, чем они отличаются от предыдущих прогнозов о машинном интеллекте.
Другой распространенной ошибкой в процессе развития ИИ является "недоразумение первого шага". Люди часто считают, что, как только машина сможет выполнить задачу, которая ранее считалась невыполнимой, даже если ее выполнение будет плохим, достаточно дальнейшего технологического развития, чтобы достичь совершенства. Однако реальность не так проста. Расстояние от того, чтобы не уметь что-то делать, до того, чтобы делать это плохо, обычно гораздо короче, чем расстояние от того, чтобы делать это плохо, до того, чтобы делать это очень хорошо.
В 1980-е годы экспертные системы пользовались большой популярностью, но к началу 1990-х годов быстро пришли в упадок. Этот случай напоминает нам о том, что даже если технология добивается первоначального успеха и широкого применения, это не означает, что она обязательно станет устойчивой новой отраслью. Пузырь всегда лопнет.
На протяжении долгого времени символизм и коннекционизм конкурировали за предпочтение в академических кругах и среди инвесторов. Однако чрезмерное увлечение одной единственной подходом может ограничить общее развитие ИИ. Мы не должны класть все "яйца" в одну "корзину".
Наконец, несмотря на огромный успех одной из компаний по производству чипов в волне ИИ, важно сохранять бдительность. Путь развития ИИ полон взлетов и падений, и будущее будет таким же. Только усвоив уроки последних 80 лет, мы сможем лучше справляться с предстоящими вызовами и способствовать устойчивому и здоровому развитию технологий ИИ.
Посмотреть Оригинал
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» .
20 Лайков
Награда
20
4
Поделиться
комментарий
0/400
MidsommarWallet
· 07-26 10:37
Не пережаривай, будь осторожнее.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoComedian
· 07-24 05:52
Пузырь, разве он не ароматен? Сначала рост, а потом поговорим.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityNinja
· 07-24 05:50
Еще один раунд泡沫 приближается
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainGossiper
· 07-24 05:41
Каждый раунд бычьего рынка разыгрывайте людей как лохов.
80 лет развития ИИ: от безумия до холодного откровения
Уроки и выводы из 80-летнего развития ИИ
Недавно в области искусственного интеллекта произошел важный этап: одна известная чиповая компания стала первой публичной компанией с рыночной капитализацией более 4 триллионов долларов. Это событие вызвало размышления о будущем направлении развития ИИ. Хотя предсказать будущее ИИ непросто, оглядываясь на его 80-летнюю историю, мы можем извлечь из этого ценные уроки.
Происхождение ИИ можно проследить до декабря 1943 года, когда два ученых опубликовали статью о идеализированных нейронных сетях. Хотя гипотезы в статье позже не смогли пройти эмпирическую проверку, она заложила основу для того, что впоследствии стало называться "глубоким обучением" в области ИИ. Этот факт напоминает нам о необходимости быть осторожными, чтобы не смешивать инженерные науки и науку, науку и предположения, а также не слишком доверять статьям, полным математических символов. Более того, мы должны сопротивляться иллюзии, что "человечество может создать машины, подобные себе".
За последние 80 лет область ИИ пережила множество взлетов и падений. В конце 1950-х годов некоторые пионеры ИИ с оптимизмом предсказывали, что машины с интеллектом на уровне обычного человека вскоре появятся. Эти ожидания появления общего ИИ даже повлияли на государственные расходы и политику. Однако, как оказалось, эти прогнозы были чрезмерно оптимистичными. Это говорит нам о том, что при встрече с новыми вещами следует сохранять осторожный подход и тщательно оценивать, чем они отличаются от предыдущих прогнозов о машинном интеллекте.
Другой распространенной ошибкой в процессе развития ИИ является "недоразумение первого шага". Люди часто считают, что, как только машина сможет выполнить задачу, которая ранее считалась невыполнимой, даже если ее выполнение будет плохим, достаточно дальнейшего технологического развития, чтобы достичь совершенства. Однако реальность не так проста. Расстояние от того, чтобы не уметь что-то делать, до того, чтобы делать это плохо, обычно гораздо короче, чем расстояние от того, чтобы делать это плохо, до того, чтобы делать это очень хорошо.
В 1980-е годы экспертные системы пользовались большой популярностью, но к началу 1990-х годов быстро пришли в упадок. Этот случай напоминает нам о том, что даже если технология добивается первоначального успеха и широкого применения, это не означает, что она обязательно станет устойчивой новой отраслью. Пузырь всегда лопнет.
На протяжении долгого времени символизм и коннекционизм конкурировали за предпочтение в академических кругах и среди инвесторов. Однако чрезмерное увлечение одной единственной подходом может ограничить общее развитие ИИ. Мы не должны класть все "яйца" в одну "корзину".
Наконец, несмотря на огромный успех одной из компаний по производству чипов в волне ИИ, важно сохранять бдительность. Путь развития ИИ полон взлетов и падений, и будущее будет таким же. Только усвоив уроки последних 80 лет, мы сможем лучше справляться с предстоящими вызовами и способствовать устойчивому и здоровому развитию технологий ИИ.