З 1943 року сфера штучного інтелекту (AI) пережила 80 років злетів і падінь. Від початкових теоретичних досліджень до сучасного буму глибокого навчання, історія розвитку ШІ містить безліч уроків, які варто обдумати.
По-перше, ми повинні бути обережними, щоб не плутати інженерію з наукою та не приймати припущення за факти. Хоча стаття МакКаллоха і Пітца 1943 року про нейронні мережі не мала експериментальних підтверджень, вона надихнула сучасне глибоке навчання. Але ми не повинні прирівнювати цю модель до справжнього функціонування мозку.
По-друге, необхідно з обережністю ставитися до так званих проривних досягнень. Протягом останніх десятиліть пророцтва щодо загального штучного інтелекту (AGI) неодноразово виявлялися хибними. Від 1957 року, коли Герберт Саймон заявив, що "є машини, здатні думати", до сьогоднішнього дня, коли OpenAI пророкує, що надзвичайний ШІ ось-ось з’явиться, ці оптимістичні прогнози часто є занадто передчасними.
Третє, від неможливості виконати певне завдання до його половинного виконання зазвичай значно легше, ніж від половинного виконання до досконалого. Ми не повинні легко вважати, що початковий успіх неодмінно призведе до остаточного прориву.
Четверте, навіть якщо якась AI-технологія здобула широке застосування та значні інвестиції, це не означає, що вона може тривати довгостроково. Експертні системи, які були популярні в 80-х роках XX століття, врешті-решт занепали через труднощі з масштабуванням і обслуговуванням, цей урок варто запам'ятати.
Нарешті, не покладайте всі свої надії лише на один метод ШІ. Як символізм, так і зв'язковість колись панували, але зрештою продемонстрували свої обмеження. Майбутній розвиток ШІ, можливо, вимагатиме поєднання та інновацій різних методів.
Компанії-лидери в галузі штучного інтелекту, такі як NVIDIA, мають не лише скористатися поточними можливостями, але й засвоїти ці історичні уроки, зберігаючи пильність і відкритість, щоб сприяти довгостроковому здоровому розвитку штучного інтелекту.
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.
22 лайків
Нагородити
22
9
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MevWhisperer
· 08-12 19:50
Це просто спекуляція на заробіток, в кінцевому рахунку, це все одно те саме.
80-річний шлях розвитку ШІ: п'ять уроків, які варто пам'ятати
П'ять уроків розвитку ШІ
З 1943 року сфера штучного інтелекту (AI) пережила 80 років злетів і падінь. Від початкових теоретичних досліджень до сучасного буму глибокого навчання, історія розвитку ШІ містить безліч уроків, які варто обдумати.
По-перше, ми повинні бути обережними, щоб не плутати інженерію з наукою та не приймати припущення за факти. Хоча стаття МакКаллоха і Пітца 1943 року про нейронні мережі не мала експериментальних підтверджень, вона надихнула сучасне глибоке навчання. Але ми не повинні прирівнювати цю модель до справжнього функціонування мозку.
По-друге, необхідно з обережністю ставитися до так званих проривних досягнень. Протягом останніх десятиліть пророцтва щодо загального штучного інтелекту (AGI) неодноразово виявлялися хибними. Від 1957 року, коли Герберт Саймон заявив, що "є машини, здатні думати", до сьогоднішнього дня, коли OpenAI пророкує, що надзвичайний ШІ ось-ось з’явиться, ці оптимістичні прогнози часто є занадто передчасними.
Третє, від неможливості виконати певне завдання до його половинного виконання зазвичай значно легше, ніж від половинного виконання до досконалого. Ми не повинні легко вважати, що початковий успіх неодмінно призведе до остаточного прориву.
Четверте, навіть якщо якась AI-технологія здобула широке застосування та значні інвестиції, це не означає, що вона може тривати довгостроково. Експертні системи, які були популярні в 80-х роках XX століття, врешті-решт занепали через труднощі з масштабуванням і обслуговуванням, цей урок варто запам'ятати.
Нарешті, не покладайте всі свої надії лише на один метод ШІ. Як символізм, так і зв'язковість колись панували, але зрештою продемонстрували свої обмеження. Майбутній розвиток ШІ, можливо, вимагатиме поєднання та інновацій різних методів.
Компанії-лидери в галузі штучного інтелекту, такі як NVIDIA, мають не лише скористатися поточними можливостями, але й засвоїти ці історичні уроки, зберігаючи пильність і відкритість, щоб сприяти довгостроковому здоровому розвитку штучного інтелекту.