لقد مرت 80 عامًا على تطور مجال الذكاء الاصطناعي. خلال هذه الفترة، كانت الاستثمارات تتباين بين الارتفاع والانخفاض، وكانت طرق البحث متنوعة للغاية، وكانت مواقف الجمهور تجاه الذكاء الاصطناعي تتراوح بين الفضول والقلق والإثارة. من خلال استعراض هذه الفترة التاريخية، يمكننا تلخيص بعض الدروس القيمة.
تعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى ديسمبر 1943، عندما نشر عالم الأعصاب ماكالوك وعالم المنطق بيتز ورقة بحثية حول الشبكات العصبية. على الرغم من أن هذه الورقة تفتقر إلى أساسات تجريبية، إلا أنها ألهمت فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعرف فيما بعد باسم "التعلم العميق". ومع ذلك، يجب أن نكون حذرين من خلط الهندسة بالعلم، واعتبار التخمينات استنتاجات علمية. والأهم من ذلك، يجب أن ن抵抗 الوهم القائل بأن "البشر يمكنهم إنشاء آلات تشبه البشر".
على مدى الثمانين عامًا الماضية، كانت هذه الغطرسة دائمًا محفزًا لفقاعات التكنولوجيا والهوس الدوري بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، مفهوم الذكاء الاصطناعي العام ( AGI )، وهو الاعتقاد بأنه سيظهر قريبًا آلات تتمتع بذكاء على مستوى الإنسان أو حتى ذكاء فائق. منذ هربرت سيمون في عام 1957 إلى مارفن مينسكي في عام 1970، وصولًا إلى تنبؤات متنوعة في السنوات الأخيرة، يبدو أن AGI دائمًا "على الأبواب". ومع ذلك، أثبتت الحقائق مرارًا وتكرارًا أن هذه التنبؤات كانت متفائلة للغاية.
يجب علينا أن ننظر بحذر إلى تلك التقنيات الجديدة التي تبدو براقة. غالبًا ما تكون غير مختلفة جوهريًا عن كل التخمينات السابقة حول الذكاء الآلي. كما قال خبير التعلم العميق يان ليكون، لا زلنا نفتقر إلى العنصر الأساسي الذي يسمح للآلات بالتعلم بكفاءة مثل البشر.
إن "مغالطة الخطوة الأولى" في تطوير الذكاء الاصطناعي تستحق الحذر أيضاً. إن المسافة من عدم القدرة على إنجاز مهمة ما إلى إنجازها بصعوبة عادة ما تكون أقصر بكثير من تلك التي تفصل بين إنجازها بصعوبة وبين إنجازها بشكل مثالي. لا ينبغي علينا أن نكون متفائلين بشكل مفرط في الاعتقاد بأنه بمجرد الانتظار بصبر، سيصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى البشر.
لقد جعل التحسين في أداء الأجهزة الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيتطور بالتوازي. لكن الحقيقة هي أن البرمجيات والبيانات مهمة بنفس القدر. لقد انهارت أنظمة الخبراء التي كانت شائعة في الثمانينات في النهاية بسبب صعوبة الحصول على المعرفة وصيانتها، مما يوضح أن النجاح الأولي لا يضمن التنمية المستدامة لصناعة جديدة.
لقد تنافست طريقتان رئيسيتان في الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة: الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد والاتجاهات الاحصائية. تميل الأوساط الأكاديمية غالبًا نحو خيار ثنائي، ولكن في السنوات الأخيرة، تحول التركيز في تطوير الذكاء الاصطناعي نحو القطاع الخاص. ومع ذلك، لا يزال هذا المجال يعتمد بشكل مفرط على اتجاه بحثي واحد، وهو ما يستدعي الحذر.
في النهاية، فإن نجاح إنفيديا يستحق الثناء بالتأكيد، لكن يجب ألا ننسى التقلبات في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي. قد يساعد الحفاظ على اليقظة واستيعاب دروس التاريخ إنفيديا في الاستمرار في الحفاظ على موقع الريادة في موجات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
5
مشاركة
تعليق
0/400
P2ENotWorking
· 08-04 10:03
لماذا أشعر دائمًا أنني أمارس عبادة التكنولوجيا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ETHReserveBank
· 08-01 18:43
لم يخرج القطاع بعد من كهف الملك الخارق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiEngineerJack
· 08-01 18:40
*sigh* من الناحية التجريبية، فإن دورة الـ 80 سنة هذه ليست سوى فخ سيولة آخر متخفي، بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-beba108d
· 08-01 18:35
لماذا يستمر كل هذا لمدة 80 عامًا، من الأفضل أن نفهمه مثل chatgpt
شاهد النسخة الأصليةرد0
GweiWatcher
· 08-01 18:23
ثلاث ارتفاعات وثلاث انخفاضات خلال ثمانين عامًا، شهدت التاريخ.
تطور الذكاء الاصطناعي على مدار 80 عامًا: من الكبرياء إلى الحذر، الخبرات والدروس المستفادة
دروس وخبرات 80 عامًا من تطوير الذكاء الاصطناعي
لقد مرت 80 عامًا على تطور مجال الذكاء الاصطناعي. خلال هذه الفترة، كانت الاستثمارات تتباين بين الارتفاع والانخفاض، وكانت طرق البحث متنوعة للغاية، وكانت مواقف الجمهور تجاه الذكاء الاصطناعي تتراوح بين الفضول والقلق والإثارة. من خلال استعراض هذه الفترة التاريخية، يمكننا تلخيص بعض الدروس القيمة.
تعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى ديسمبر 1943، عندما نشر عالم الأعصاب ماكالوك وعالم المنطق بيتز ورقة بحثية حول الشبكات العصبية. على الرغم من أن هذه الورقة تفتقر إلى أساسات تجريبية، إلا أنها ألهمت فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعرف فيما بعد باسم "التعلم العميق". ومع ذلك، يجب أن نكون حذرين من خلط الهندسة بالعلم، واعتبار التخمينات استنتاجات علمية. والأهم من ذلك، يجب أن ن抵抗 الوهم القائل بأن "البشر يمكنهم إنشاء آلات تشبه البشر".
على مدى الثمانين عامًا الماضية، كانت هذه الغطرسة دائمًا محفزًا لفقاعات التكنولوجيا والهوس الدوري بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، مفهوم الذكاء الاصطناعي العام ( AGI )، وهو الاعتقاد بأنه سيظهر قريبًا آلات تتمتع بذكاء على مستوى الإنسان أو حتى ذكاء فائق. منذ هربرت سيمون في عام 1957 إلى مارفن مينسكي في عام 1970، وصولًا إلى تنبؤات متنوعة في السنوات الأخيرة، يبدو أن AGI دائمًا "على الأبواب". ومع ذلك، أثبتت الحقائق مرارًا وتكرارًا أن هذه التنبؤات كانت متفائلة للغاية.
يجب علينا أن ننظر بحذر إلى تلك التقنيات الجديدة التي تبدو براقة. غالبًا ما تكون غير مختلفة جوهريًا عن كل التخمينات السابقة حول الذكاء الآلي. كما قال خبير التعلم العميق يان ليكون، لا زلنا نفتقر إلى العنصر الأساسي الذي يسمح للآلات بالتعلم بكفاءة مثل البشر.
إن "مغالطة الخطوة الأولى" في تطوير الذكاء الاصطناعي تستحق الحذر أيضاً. إن المسافة من عدم القدرة على إنجاز مهمة ما إلى إنجازها بصعوبة عادة ما تكون أقصر بكثير من تلك التي تفصل بين إنجازها بصعوبة وبين إنجازها بشكل مثالي. لا ينبغي علينا أن نكون متفائلين بشكل مفرط في الاعتقاد بأنه بمجرد الانتظار بصبر، سيصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى البشر.
لقد جعل التحسين في أداء الأجهزة الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيتطور بالتوازي. لكن الحقيقة هي أن البرمجيات والبيانات مهمة بنفس القدر. لقد انهارت أنظمة الخبراء التي كانت شائعة في الثمانينات في النهاية بسبب صعوبة الحصول على المعرفة وصيانتها، مما يوضح أن النجاح الأولي لا يضمن التنمية المستدامة لصناعة جديدة.
لقد تنافست طريقتان رئيسيتان في الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة: الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد والاتجاهات الاحصائية. تميل الأوساط الأكاديمية غالبًا نحو خيار ثنائي، ولكن في السنوات الأخيرة، تحول التركيز في تطوير الذكاء الاصطناعي نحو القطاع الخاص. ومع ذلك، لا يزال هذا المجال يعتمد بشكل مفرط على اتجاه بحثي واحد، وهو ما يستدعي الحذر.
في النهاية، فإن نجاح إنفيديا يستحق الثناء بالتأكيد، لكن يجب ألا ننسى التقلبات في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي. قد يساعد الحفاظ على اليقظة واستيعاب دروس التاريخ إنفيديا في الاستمرار في الحفاظ على موقع الريادة في موجات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.