Штучний інтелект ( AI ) у сфері розвивався протягом 80 років з 1943 року. За цей час ШІ пережив підйоми і падіння фінансування, різноманітність дослідницьких методів, а також коливання громадської думки. Оглядаючи цю історію, ми можемо підсумувати кілька цінних уроків.
Походження ШІ можна простежити з грудня 1943 року, коли двоє вчених опублікували теоретичну статтю про нейронні мережі. Хоча гіпотеза цієї статті пізніше не отримала експериментального підтвердження, вона надихнула на сьогоднішній домінуючий метод ШІ "глибоке навчання". Це нагадує нам про необхідність обережно ставитися до теоретичних припущень, які не мають емпіричної основи, і не плутати інженерію з наукою.
Протягом останніх 80 років у сфері ШІ неодноразово з'являлися надто оптимістичні прогнози. Починаючи з 50-х років XX століття, піонери ШІ сміливо передбачали, що машини незабаром досягнуть рівня людського інтелекту. Це очікування щодо невідворотного досягнення загального штучного інтелекту (AGI) навіть вплинуло на політику та інвестиції урядів. Проте, як виявилося, ці прогнози часто були надто оптимістичними. Ми повинні обережно ставитися до тих висловлювань про те, що AGI ось-ось прийде, і не піддаватися легковірності перед новими речами.
Історія розвитку штучного інтелекту також нагадує нам, що перейти від повної нездатності виконувати певне завдання до його важкого виконання часто значно простіше, ніж перейти від важкого виконання до майстерного. Багато людей помилково вважають, що, як тільки є достатньо часу та технологічного прогресу, штучний інтелект обов'язково досягне рівня людини. Але реальність не така проста.
Наприкінці 1980-х — на початку 1990-х років занепад експертних систем надав нам ще один урок. Навіть якщо технологія досягає початкового успіху та широко використовується, це не означає, що вона зможе розвинутися у стійку індустрію. Технологічні бульбашки завжди лопаються.
Врешті-решт, історія розвитку штучного інтелекту вчить нас не покладати всі сподівання на єдиний напрямок досліджень. Як в академічному, так і в промисловому середовищі, слід зберігати відкриту та різноманітну дослідницьку позицію, а не зосереджуватись на якійсь певній парадигмі ШІ.
Ці уроки важливі не лише для дослідників та практиків штучного інтелекту, але й для таких провідних компаній, як NVIDIA. У майбутньому розвитку сфери штучного інтелекту буде надзвичайно важливо зберігати пильність, обережність та різноманітний підхід.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 великих уроків розвитку ШІ за 80 років: від надмірного оптимізму до різноманітного розвитку
П’ять великих уроків 80-річного розвитку ШІ
Штучний інтелект ( AI ) у сфері розвивався протягом 80 років з 1943 року. За цей час ШІ пережив підйоми і падіння фінансування, різноманітність дослідницьких методів, а також коливання громадської думки. Оглядаючи цю історію, ми можемо підсумувати кілька цінних уроків.
Походження ШІ можна простежити з грудня 1943 року, коли двоє вчених опублікували теоретичну статтю про нейронні мережі. Хоча гіпотеза цієї статті пізніше не отримала експериментального підтвердження, вона надихнула на сьогоднішній домінуючий метод ШІ "глибоке навчання". Це нагадує нам про необхідність обережно ставитися до теоретичних припущень, які не мають емпіричної основи, і не плутати інженерію з наукою.
Протягом останніх 80 років у сфері ШІ неодноразово з'являлися надто оптимістичні прогнози. Починаючи з 50-х років XX століття, піонери ШІ сміливо передбачали, що машини незабаром досягнуть рівня людського інтелекту. Це очікування щодо невідворотного досягнення загального штучного інтелекту (AGI) навіть вплинуло на політику та інвестиції урядів. Проте, як виявилося, ці прогнози часто були надто оптимістичними. Ми повинні обережно ставитися до тих висловлювань про те, що AGI ось-ось прийде, і не піддаватися легковірності перед новими речами.
Історія розвитку штучного інтелекту також нагадує нам, що перейти від повної нездатності виконувати певне завдання до його важкого виконання часто значно простіше, ніж перейти від важкого виконання до майстерного. Багато людей помилково вважають, що, як тільки є достатньо часу та технологічного прогресу, штучний інтелект обов'язково досягне рівня людини. Але реальність не така проста.
Наприкінці 1980-х — на початку 1990-х років занепад експертних систем надав нам ще один урок. Навіть якщо технологія досягає початкового успіху та широко використовується, це не означає, що вона зможе розвинутися у стійку індустрію. Технологічні бульбашки завжди лопаються.
Врешті-решт, історія розвитку штучного інтелекту вчить нас не покладати всі сподівання на єдиний напрямок досліджень. Як в академічному, так і в промисловому середовищі, слід зберігати відкриту та різноманітну дослідницьку позицію, а не зосереджуватись на якійсь певній парадигмі ШІ.
Ці уроки важливі не лише для дослідників та практиків штучного інтелекту, але й для таких провідних компаній, як NVIDIA. У майбутньому розвитку сфери штучного інтелекту буде надзвичайно важливо зберігати пильність, обережність та різноманітний підхід.