En diciembre de 1943, el neurofisiólogo Warren McCulloch y el lógico Walter Pitts publicaron un artículo pionero que marcó el nacimiento del campo de la inteligencia artificial (AI). En los últimos 80 años, la IA ha experimentado altibajos en la inversión de capital, diversificación en los métodos de investigación y fluctuaciones en la opinión pública. Al revisar este recorrido, podemos resumir las siguientes lecciones importantes:
Primero, necesitamos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y de igualar la especulación con la investigación científica. Más importante aún, debemos resistir la tentación de la arrogante idea de que "los humanos pueden crear máquinas que son iguales a ellos mismos". Esta noción ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y el fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
En segundo lugar, con respecto a las afirmaciones sobre tecnologías innovadoras que supuestamente están a punto de realizarse, debemos mantener una actitud cautelosa y racional. Muchas de las predicciones sobre cuándo las máquinas podrán tener inteligencia a nivel humano suelen ser demasiado optimistas e irreales.
En tercer lugar, pasar de no poder completar una tarea en absoluto a completarla con dificultad suele llevar mucho menos tiempo que pasar de completarla con dificultad a completarla perfectamente. Este punto se ha comprobado en el desarrollo de la IA en múltiples ocasiones.
Cuarto, incluso si una tecnología logra un éxito inicial, recibe una amplia aplicación y una gran inversión, no necesariamente puede desarrollarse en una nueva industria emergente y duradera. La ruptura de la burbuja a menudo es inevitable.
Por último, no concentres todos los recursos en una única dirección de investigación en IA. Un enfoque de investigación diversificado es crucial para el desarrollo a largo plazo de la IA.
Al revisar la evolución de la IA, podemos ver que, desde la teoría de redes neuronales inicial, pasando por el auge y caída de los sistemas expertos, hasta el surgimiento del aprendizaje profundo en la actualidad, cada etapa tiene sus propios desafíos y oportunidades únicas. Empresas como Nvidia han destacado en aprovechar las oportunidades de la IA, pero aún deben mantenerse alerta para evitar caer en la trampa del optimismo excesivo.
El camino del desarrollo de la IA en el futuro aún está lleno de desconocidos y desafíos. Necesitamos aprender de las lecciones de la historia, mantener una actitud racional y prudente, y al mismo tiempo, mantener un espíritu abierto e innovador para impulsar el progreso continuo y el desarrollo saludable de la tecnología de IA.
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probably_nothing_anon
· 07-27 23:07
burbuja tecnológica again
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AirdropBlackHole
· 07-25 20:12
La burbuja tecnológica ha estallado, he ganado un montón directamente.
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Ser_Liquidated
· 07-25 20:12
Lecciones, lecciones. Los que hablan nunca son los que hacen~
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DecentralizedElder
· 07-25 19:54
La tecnología conlleva riesgos, la inversión debe hacerse con precaución.
80 años de desarrollo de la IA: cinco lecciones que guían el futuro
Las cinco lecciones del desarrollo de la IA
En diciembre de 1943, el neurofisiólogo Warren McCulloch y el lógico Walter Pitts publicaron un artículo pionero que marcó el nacimiento del campo de la inteligencia artificial (AI). En los últimos 80 años, la IA ha experimentado altibajos en la inversión de capital, diversificación en los métodos de investigación y fluctuaciones en la opinión pública. Al revisar este recorrido, podemos resumir las siguientes lecciones importantes:
Primero, necesitamos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y de igualar la especulación con la investigación científica. Más importante aún, debemos resistir la tentación de la arrogante idea de que "los humanos pueden crear máquinas que son iguales a ellos mismos". Esta noción ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y el fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
En segundo lugar, con respecto a las afirmaciones sobre tecnologías innovadoras que supuestamente están a punto de realizarse, debemos mantener una actitud cautelosa y racional. Muchas de las predicciones sobre cuándo las máquinas podrán tener inteligencia a nivel humano suelen ser demasiado optimistas e irreales.
En tercer lugar, pasar de no poder completar una tarea en absoluto a completarla con dificultad suele llevar mucho menos tiempo que pasar de completarla con dificultad a completarla perfectamente. Este punto se ha comprobado en el desarrollo de la IA en múltiples ocasiones.
Cuarto, incluso si una tecnología logra un éxito inicial, recibe una amplia aplicación y una gran inversión, no necesariamente puede desarrollarse en una nueva industria emergente y duradera. La ruptura de la burbuja a menudo es inevitable.
Por último, no concentres todos los recursos en una única dirección de investigación en IA. Un enfoque de investigación diversificado es crucial para el desarrollo a largo plazo de la IA.
Al revisar la evolución de la IA, podemos ver que, desde la teoría de redes neuronales inicial, pasando por el auge y caída de los sistemas expertos, hasta el surgimiento del aprendizaje profundo en la actualidad, cada etapa tiene sus propios desafíos y oportunidades únicas. Empresas como Nvidia han destacado en aprovechar las oportunidades de la IA, pero aún deben mantenerse alerta para evitar caer en la trampa del optimismo excesivo.
El camino del desarrollo de la IA en el futuro aún está lleno de desconocidos y desafíos. Necesitamos aprender de las lecciones de la historia, mantener una actitud racional y prudente, y al mismo tiempo, mantener un espíritu abierto e innovador para impulsar el progreso continuo y el desarrollo saludable de la tecnología de IA.