Lições e experiências do desenvolvimento da IA ao longo de 80 anos
A área de IA já percorreu 80 anos de desenvolvimento. Durante este período, o investimento financeiro variou, os métodos de pesquisa foram diversos e a atitude do público em relação à IA foi, por vezes, curiosa, por vezes, ansiosa e, por vezes, entusiasmada. Ao refletir sobre esta história, podemos resumir algumas experiências e lições valiosas.
A história da IA remonta a dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes neuronais. Embora este artigo carecesse de fundamentos experimentais, ele inspirou o que mais tarde seria chamado de "aprendizado profundo", um ramo da IA. No entanto, devemos estar atentos para não confundir engenharia com ciência, tratando suposições como conclusões científicas. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "os humanos podem criar máquinas que se comportem como humanos".
Nos últimos 80 anos, essa arrogância tem sido um catalisador para as bolhas tecnológicas e os ciclos de entusiasmo em IA. Por exemplo, o conceito de IA geral ( AGI ), que acredita-se que máquinas com inteligência ao nível humano ou até mesmo superinteligência aparecerão em breve. Desde Herbert Simon em 1957 até Marvin Minsky em 1970, e várias previsões nos últimos anos, a AGI parece estar sempre "prestes a chegar". No entanto, a realidade tem repetidamente provado que essas previsões são excessivamente otimistas.
Devemos examinar com cautela as novas tecnologias que parecem brilhantes. Elas muitas vezes não diferem essencialmente das várias especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas. Como disse o especialista em aprendizado profundo Yann LeCun, ainda carecemos do elemento-chave que permita que as máquinas aprendam de forma tão eficiente quanto os humanos.
O "mito do primeiro passo" no desenvolvimento da IA também merece atenção. A distância entre não conseguir realizar uma tarefa e consegui-la apenas de forma rudimentar é geralmente muito menor do que a distância entre fazê-lo rudimentarmente e fazê-lo perfeitamente. Não devemos ser excessivamente otimistas em pensar que, com paciência, a IA certamente alcançará o nível humano.
A melhoria do desempenho do hardware levou muitos a acreditar que a inteligência artificial se desenvolveria em sincronia. Mas, na verdade, o software e os dados são igualmente importantes. Os sistemas especialistas, que foram um grande sucesso nos anos 80, acabaram por declinar devido às dificuldades de aquisição e manutenção do conhecimento, o que demonstra que um sucesso inicial não garante o desenvolvimento duradouro de uma nova indústria.
Durante muito tempo, duas abordagens, a inteligência artificial baseada em regras e a conexionista baseada em estatísticas, competiram entre si. O mundo acadêmico tende muitas vezes a optar por uma escolha dicotômica, mas nos últimos anos, o foco da pesquisa em IA mudou para o setor privado. No entanto, todo o campo ainda depende excessivamente de uma única direção de pesquisa, o que é motivo de preocupação.
Por fim, o sucesso da Nvidia é, sem dúvida, digno de elogio, mas não devemos esquecer os altos e baixos ao longo da história do desenvolvimento da IA. Manter-se alerta e aprender com as lições do passado pode ajudar a Nvidia a continuar a manter a sua posição de liderança nas futuras ondas de IA.
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P2ENotWorking
· 08-04 10:03
Por que sinto que estamos sempre em culto à tecnologia
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ETHReserveBank
· 08-01 18:43
A indústria ainda não saiu da Caverna do Rei Imortal.
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DefiEngineerJack
· 08-01 18:40
*suspiro* empiricamente falando, este ciclo de 80 anos é apenas uma armadilha de liquidez disfarçada, para ser sincero.
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GateUser-beba108d
· 08-01 18:35
E ainda estamos a fazer isto há 80 anos, não é melhor do que o chatgpt.
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GweiWatcher
· 08-01 18:23
80 anos, três altos e baixos, testemunhando a história.
Desenvolvimento da IA em 80 anos: experiências e lições do orgulho à cautela
Lições e experiências do desenvolvimento da IA ao longo de 80 anos
A área de IA já percorreu 80 anos de desenvolvimento. Durante este período, o investimento financeiro variou, os métodos de pesquisa foram diversos e a atitude do público em relação à IA foi, por vezes, curiosa, por vezes, ansiosa e, por vezes, entusiasmada. Ao refletir sobre esta história, podemos resumir algumas experiências e lições valiosas.
A história da IA remonta a dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes neuronais. Embora este artigo carecesse de fundamentos experimentais, ele inspirou o que mais tarde seria chamado de "aprendizado profundo", um ramo da IA. No entanto, devemos estar atentos para não confundir engenharia com ciência, tratando suposições como conclusões científicas. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "os humanos podem criar máquinas que se comportem como humanos".
Nos últimos 80 anos, essa arrogância tem sido um catalisador para as bolhas tecnológicas e os ciclos de entusiasmo em IA. Por exemplo, o conceito de IA geral ( AGI ), que acredita-se que máquinas com inteligência ao nível humano ou até mesmo superinteligência aparecerão em breve. Desde Herbert Simon em 1957 até Marvin Minsky em 1970, e várias previsões nos últimos anos, a AGI parece estar sempre "prestes a chegar". No entanto, a realidade tem repetidamente provado que essas previsões são excessivamente otimistas.
Devemos examinar com cautela as novas tecnologias que parecem brilhantes. Elas muitas vezes não diferem essencialmente das várias especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas. Como disse o especialista em aprendizado profundo Yann LeCun, ainda carecemos do elemento-chave que permita que as máquinas aprendam de forma tão eficiente quanto os humanos.
O "mito do primeiro passo" no desenvolvimento da IA também merece atenção. A distância entre não conseguir realizar uma tarefa e consegui-la apenas de forma rudimentar é geralmente muito menor do que a distância entre fazê-lo rudimentarmente e fazê-lo perfeitamente. Não devemos ser excessivamente otimistas em pensar que, com paciência, a IA certamente alcançará o nível humano.
A melhoria do desempenho do hardware levou muitos a acreditar que a inteligência artificial se desenvolveria em sincronia. Mas, na verdade, o software e os dados são igualmente importantes. Os sistemas especialistas, que foram um grande sucesso nos anos 80, acabaram por declinar devido às dificuldades de aquisição e manutenção do conhecimento, o que demonstra que um sucesso inicial não garante o desenvolvimento duradouro de uma nova indústria.
Durante muito tempo, duas abordagens, a inteligência artificial baseada em regras e a conexionista baseada em estatísticas, competiram entre si. O mundo acadêmico tende muitas vezes a optar por uma escolha dicotômica, mas nos últimos anos, o foco da pesquisa em IA mudou para o setor privado. No entanto, todo o campo ainda depende excessivamente de uma única direção de pesquisa, o que é motivo de preocupação.
Por fim, o sucesso da Nvidia é, sem dúvida, digno de elogio, mas não devemos esquecer os altos e baixos ao longo da história do desenvolvimento da IA. Manter-se alerta e aprender com as lições do passado pode ajudar a Nvidia a continuar a manter a sua posição de liderança nas futuras ondas de IA.