1943'ten bu yana, yapay zeka (AI) alanı 80 yıl boyunca iniş çıkışlar yaşadı. İlk teorik keşiflerden günümüzdeki derin öğrenme çılgınlığına kadar, yapay zekanın gelişim süreci düşünmeye değer birçok ders içeriyor.
Öncelikle, mühendislik ile bilimi karıştırmaktan ve varsayımları gerçekler olarak almaktan kaçınmalıyız. McCulloch ve Pitts'in 1943'te yayınladığı sinir ağı teorisi makalesi deneysel kanıtlardan yoksun olmasına rağmen, günümüz derin öğrenmesini ilham vermiştir. Ancak bu tür bir modeli gerçek beyin işleyişiyle eşdeğer görmemeliyiz.
İkincisi, sözde çığır açıcı gelişmelere karşı temkinli bir yaklaşım sergilemek önemlidir. Son otuz yıl içinde, genel yapay zeka (AGI) ile ilgili öngörüler sıklıkla hayal kırıklığına uğramıştır. 1957'de Herbert Simon'un "düşünebilen makineler var" demesinden, günümüzde OpenAI'nin süper yapay zekanın yakında geleceğini öngörmesine kadar, bu iyimser tahminler genellikle çok ileri görüşlü olmuştur.
Üçüncü olarak, bir görevi tamamlayamamaktan, zorla tamamlamaya geçmek, genellikle zorla tamamlamaktan mükemmel bir şekilde tamamlamaya geçmekten çok daha kolaydır. İlk başarıların nihai bir atılıma yol açacağını kolayca düşünmemeliyiz.
Dördüncü olarak, bir AI teknolojisi geniş bir uygulama ve büyük yatırım alsa bile, bunun uzun vadede sürdürülebilir olduğu anlamına gelmez. 1980'lerde popüler olan uzman sistemler, sonunda ölçeklenebilirlik ve bakım zorlukları nedeniyle gerilemiştir; bu dersin akılda tutulması gerekir.
Son olarak, tüm umutlarınızı tek bir AI yöntemine bağlamayın. İster sembolist olsun ister bağlantıcı, her ikisi de bir dönem ön planda oldu, ancak sonunda sınırlılıklarını gösterdiler. Gelecekteki AI gelişimi, birden fazla yöntemin birleşimi ve yeniliğini gerektirebilir.
NVIDIA gibi AI'nin önde gelen şirketleri, mevcut fırsatları değerlendirirken, bu tarihsel dersleri de çıkararak dikkatli ve açık bir tutum sergilemeli, AI'nın uzun vadeli sağlıklı gelişimine katkıda bulunmalıdır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
22 Likes
Reward
22
9
Repost
Share
Comment
0/400
MevWhisperer
· 08-12 19:50
Sadece spekülasyon yaparak para kazanmak, sonuçta hepsi aynı yere çıkıyor.
View OriginalReply0
StablecoinEnjoyer
· 08-12 15:44
Bu AGI her seferinde hemen geleceğini söylüyor, buna kimse inanmaz.
AI gelişiminin 80 yıllık süreci: Dikkate değer beş ders
AI Gelişiminin Beş Büyük Dersleri
1943'ten bu yana, yapay zeka (AI) alanı 80 yıl boyunca iniş çıkışlar yaşadı. İlk teorik keşiflerden günümüzdeki derin öğrenme çılgınlığına kadar, yapay zekanın gelişim süreci düşünmeye değer birçok ders içeriyor.
Öncelikle, mühendislik ile bilimi karıştırmaktan ve varsayımları gerçekler olarak almaktan kaçınmalıyız. McCulloch ve Pitts'in 1943'te yayınladığı sinir ağı teorisi makalesi deneysel kanıtlardan yoksun olmasına rağmen, günümüz derin öğrenmesini ilham vermiştir. Ancak bu tür bir modeli gerçek beyin işleyişiyle eşdeğer görmemeliyiz.
İkincisi, sözde çığır açıcı gelişmelere karşı temkinli bir yaklaşım sergilemek önemlidir. Son otuz yıl içinde, genel yapay zeka (AGI) ile ilgili öngörüler sıklıkla hayal kırıklığına uğramıştır. 1957'de Herbert Simon'un "düşünebilen makineler var" demesinden, günümüzde OpenAI'nin süper yapay zekanın yakında geleceğini öngörmesine kadar, bu iyimser tahminler genellikle çok ileri görüşlü olmuştur.
Üçüncü olarak, bir görevi tamamlayamamaktan, zorla tamamlamaya geçmek, genellikle zorla tamamlamaktan mükemmel bir şekilde tamamlamaya geçmekten çok daha kolaydır. İlk başarıların nihai bir atılıma yol açacağını kolayca düşünmemeliyiz.
Dördüncü olarak, bir AI teknolojisi geniş bir uygulama ve büyük yatırım alsa bile, bunun uzun vadede sürdürülebilir olduğu anlamına gelmez. 1980'lerde popüler olan uzman sistemler, sonunda ölçeklenebilirlik ve bakım zorlukları nedeniyle gerilemiştir; bu dersin akılda tutulması gerekir.
Son olarak, tüm umutlarınızı tek bir AI yöntemine bağlamayın. İster sembolist olsun ister bağlantıcı, her ikisi de bir dönem ön planda oldu, ancak sonunda sınırlılıklarını gösterdiler. Gelecekteki AI gelişimi, birden fazla yöntemin birleşimi ve yeniliğini gerektirebilir.
NVIDIA gibi AI'nin önde gelen şirketleri, mevcut fırsatları değerlendirirken, bu tarihsel dersleri de çıkararak dikkatli ve açık bir tutum sergilemeli, AI'nın uzun vadeli sağlıklı gelişimine katkıda bulunmalıdır.