Em dezembro de 1943, o neurofisiologista Warren McCulloch e o lógico Walter Pitts publicaram um artigo pioneiro que marcou o nascimento do campo da inteligência artificial (AI). Nos últimos 80 anos, a IA passou por altos e baixos em investimentos, diversificação de métodos de pesquisa e flutuações na opinião pública. Ao revisitar essa trajetória, podemos resumir as seguintes lições importantes:
Primeiro, precisamos estar atentos para não confundir engenharia com ciência e não equiparar especulação a pesquisa científica. Mais importante ainda, devemos resistir à tentação da arrogante ideia de que "os humanos podem criar máquinas idênticas a si mesmos". Essa concepção tem sido o catalisador da bolha tecnológica e do entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Em segundo lugar, em relação às tecnologias revolucionárias que se afirma que estão prestes a ser alcançadas, devemos manter uma atitude cautelosa e racional. Muitas previsões sobre quando as máquinas poderão ter inteligência ao nível humano são frequentemente excessivamente otimistas e irrealistas.
Terceiro, o tempo necessário para passar de uma tarefa completamente impossível de ser realizada para uma realizada com dificuldade é geralmente muito menor do que o tempo necessário para passar de uma realização feita com dificuldade para uma realização perfeita. Este ponto já foi comprovado várias vezes durante o desenvolvimento da IA.
Quarto, mesmo que uma determinada tecnologia tenha alcançado um sucesso inicial, recebido ampla aplicação e um grande investimento, isso não garante que se desenvolverá em uma nova indústria emergente duradoura. A ruptura da bolha é frequentemente inevitável.
Por último, não concentre todos os recursos em uma única direção de pesquisa em IA. Métodos e abordagens de pesquisa diversificados são cruciais para o desenvolvimento de longo prazo da IA.
Ao rever a evolução da IA, podemos ver que, desde a teoria das redes neurais até o auge e declínio dos sistemas especialistas, e agora o surgimento do aprendizado profundo, cada fase tem seus desafios e oportunidades únicas. Empresas como a Nvidia têm se destacado em aproveitar as oportunidades da IA, mas ainda precisam permanecer vigilantes para evitar cair na armadilha do otimismo excessivo.
O caminho para o desenvolvimento da IA no futuro ainda está repleto de incertezas e desafios. Precisamos aprender com as lições da história, manter uma atitude racional e prudente, ao mesmo tempo em que devemos preservar um espírito aberto e inovador, para que possamos promover o progresso contínuo e o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA.
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probably_nothing_anon
· 07-27 23:07
bolha tecnológica novamente
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AirdropBlackHole
· 07-25 20:12
A bolha da tecnologia estourou, eu ganhei muito.
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Ser_Liquidated
· 07-25 20:12
A lição é que quem fala nunca é quem faz~
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DecentralizedElder
· 07-25 19:54
A tecnologia tem riscos, o investimento deve ser feito com cautela.
80 anos de desenvolvimento da IA: cinco grandes lições que guiam o futuro
Cinco lições da evolução da IA
Em dezembro de 1943, o neurofisiologista Warren McCulloch e o lógico Walter Pitts publicaram um artigo pioneiro que marcou o nascimento do campo da inteligência artificial (AI). Nos últimos 80 anos, a IA passou por altos e baixos em investimentos, diversificação de métodos de pesquisa e flutuações na opinião pública. Ao revisitar essa trajetória, podemos resumir as seguintes lições importantes:
Primeiro, precisamos estar atentos para não confundir engenharia com ciência e não equiparar especulação a pesquisa científica. Mais importante ainda, devemos resistir à tentação da arrogante ideia de que "os humanos podem criar máquinas idênticas a si mesmos". Essa concepção tem sido o catalisador da bolha tecnológica e do entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Em segundo lugar, em relação às tecnologias revolucionárias que se afirma que estão prestes a ser alcançadas, devemos manter uma atitude cautelosa e racional. Muitas previsões sobre quando as máquinas poderão ter inteligência ao nível humano são frequentemente excessivamente otimistas e irrealistas.
Terceiro, o tempo necessário para passar de uma tarefa completamente impossível de ser realizada para uma realizada com dificuldade é geralmente muito menor do que o tempo necessário para passar de uma realização feita com dificuldade para uma realização perfeita. Este ponto já foi comprovado várias vezes durante o desenvolvimento da IA.
Quarto, mesmo que uma determinada tecnologia tenha alcançado um sucesso inicial, recebido ampla aplicação e um grande investimento, isso não garante que se desenvolverá em uma nova indústria emergente duradoura. A ruptura da bolha é frequentemente inevitável.
Por último, não concentre todos os recursos em uma única direção de pesquisa em IA. Métodos e abordagens de pesquisa diversificados são cruciais para o desenvolvimento de longo prazo da IA.
Ao rever a evolução da IA, podemos ver que, desde a teoria das redes neurais até o auge e declínio dos sistemas especialistas, e agora o surgimento do aprendizado profundo, cada fase tem seus desafios e oportunidades únicas. Empresas como a Nvidia têm se destacado em aproveitar as oportunidades da IA, mas ainda precisam permanecer vigilantes para evitar cair na armadilha do otimismo excessivo.
O caminho para o desenvolvimento da IA no futuro ainda está repleto de incertezas e desafios. Precisamos aprender com as lições da história, manter uma atitude racional e prudente, ao mesmo tempo em que devemos preservar um espírito aberto e inovador, para que possamos promover o progresso contínuo e o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA.