Desde 1943, el campo de la inteligencia artificial (AI) ha experimentado 80 años de altibajos. Desde las primeras exploraciones teóricas hasta la actual ola de aprendizaje profundo, la trayectoria del desarrollo de la IA contiene numerosas lecciones que vale la pena reflexionar.
Primero, debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y de considerar las conjeturas como hechos. Aunque el artículo sobre la teoría de redes neuronales publicado por McCulloch y Pitts en 1943 carecía de evidencia experimental, inspiró el aprendizaje profundo de hoy. Pero no debemos equiparar este tipo de modelo con la forma real en que funciona el cerebro.
En segundo lugar, es muy necesario mantener una actitud prudente hacia los supuestos avances revolucionarios. En las últimas décadas, las predicciones sobre la inteligencia artificial general (AGI) han fallado repetidamente. Desde que Herbert Simon proclamó en 1957 que "ya existen máquinas que piensan", hasta la actual predicción de OpenAI sobre la llegada inminente de una superinteligencia, estas predicciones optimistas a menudo son demasiado prematuras.
Tercero, pasar de no poder completar una tarea a completarla de manera forzada suele ser mucho más fácil que pasar de completarla de manera forzada a completarla de manera perfecta. No debemos suponer fácilmente que un éxito preliminar conducirá necesariamente a un avance final.
Cuarto, incluso si una tecnología de IA obtiene una amplia aplicación y una gran inversión, no significa que pueda mantenerse a largo plazo. Los sistemas expertos que fueron populares en la década de 1980 finalmente cayeron en declive debido a la dificultad de escalar y mantener, y esta lección merece ser recordada.
Por último, no debe depositar todas sus esperanzas en un único enfoque de IA. Tanto el simbolismo como el conexionismo han tenido su momento de gloria, pero al final han mostrado limitaciones. El desarrollo futuro de la IA puede requerir una combinación e innovación de múltiples enfoques.
Las empresas líderes en IA como NVIDIA, mientras aprovechan las oportunidades actuales, también deberían aprender de estas lecciones históricas, mantener la vigilancia y una actitud abierta, y contribuir al desarrollo saludable y a largo plazo de la IA.
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MevWhisperer
· 08-12 19:50
Solo es especulación para ganar dinero, al final todo es lo mismo.
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StablecoinEnjoyer
· 08-12 15:44
Este AGI siempre dice que viene enseguida, no lo creo.
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CodeZeroBasis
· 08-12 05:46
Ah, otra vez la inteligencia artificial hablando de manera alcista.
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ForkItAllDay
· 08-10 02:06
Esta tecnología ha estado presumiendo durante 80 años...
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ZkProofPudding
· 08-10 02:01
He pagado el impuesto de coeficiente intelectual durante 80 años.
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ponzi_poet
· 08-10 01:47
De verdad, deja de estar prediciendo todos los días.
80 años de desarrollo de la IA: cinco lecciones que deben ser advertidas
Las cinco lecciones del desarrollo de la IA
Desde 1943, el campo de la inteligencia artificial (AI) ha experimentado 80 años de altibajos. Desde las primeras exploraciones teóricas hasta la actual ola de aprendizaje profundo, la trayectoria del desarrollo de la IA contiene numerosas lecciones que vale la pena reflexionar.
Primero, debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y de considerar las conjeturas como hechos. Aunque el artículo sobre la teoría de redes neuronales publicado por McCulloch y Pitts en 1943 carecía de evidencia experimental, inspiró el aprendizaje profundo de hoy. Pero no debemos equiparar este tipo de modelo con la forma real en que funciona el cerebro.
En segundo lugar, es muy necesario mantener una actitud prudente hacia los supuestos avances revolucionarios. En las últimas décadas, las predicciones sobre la inteligencia artificial general (AGI) han fallado repetidamente. Desde que Herbert Simon proclamó en 1957 que "ya existen máquinas que piensan", hasta la actual predicción de OpenAI sobre la llegada inminente de una superinteligencia, estas predicciones optimistas a menudo son demasiado prematuras.
Tercero, pasar de no poder completar una tarea a completarla de manera forzada suele ser mucho más fácil que pasar de completarla de manera forzada a completarla de manera perfecta. No debemos suponer fácilmente que un éxito preliminar conducirá necesariamente a un avance final.
Cuarto, incluso si una tecnología de IA obtiene una amplia aplicación y una gran inversión, no significa que pueda mantenerse a largo plazo. Los sistemas expertos que fueron populares en la década de 1980 finalmente cayeron en declive debido a la dificultad de escalar y mantener, y esta lección merece ser recordada.
Por último, no debe depositar todas sus esperanzas en un único enfoque de IA. Tanto el simbolismo como el conexionismo han tenido su momento de gloria, pero al final han mostrado limitaciones. El desarrollo futuro de la IA puede requerir una combinación e innovación de múltiples enfoques.
Las empresas líderes en IA como NVIDIA, mientras aprovechan las oportunidades actuales, también deberían aprender de estas lecciones históricas, mantener la vigilancia y una actitud abierta, y contribuir al desarrollo saludable y a largo plazo de la IA.