В декабре 1943 года нейрофизиологи Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтс опубликовали новаторскую статью, которая ознаменовала рождение области искусственного интеллекта (AI). За последние 80 лет ИИ пережил взлеты и падения финансирования, разнообразие исследовательских методов и колебания общественного мнения. Оглядываясь на этот путь, мы можем подвести итоги важным урокам:
Во-первых, мы должны быть осторожны, чтобы не путать инженерию с наукой и не приравнивать спекуляции к научным исследованиям. Более важно сопротивляться искушению гордой мысли о том, что "человечество может создать машины, подобные себе". Эта концепция на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических безумств ИИ.
Во-вторых, по отношению к заявляемым прорывным технологиям мы должны сохранять осторожный и рациональный подход. Многие прогнозы о том, когда машины смогут обладать человеческим уровнем интеллекта, часто слишком оптимистичны и нереалистичны.
Третье, время, необходимое для того, чтобы пройти от полного невыполнения задачи к еле-еле выполнению, обычно намного короче, чем время, необходимое для перехода от еле-еле выполненного к идеально выполненному. Этот факт многократно подтверждался в процессе развития ИИ.
Четвёртое, даже если какая-то технология достигла первоначального успеха, получила широкое применение и значительные инвестиции, это не обязательно приведёт к созданию устойчивой новой отрасли. Разрушение пузыря зачастую неизбежно.
В конце концов, не стоит сосредотачивать все ресурсы на одном направлении исследований в области ИИ. Многообразие методов и подходов к исследованиям крайне важно для долгосрочного развития ИИ.
Оглядываясь на развитие ИИ, мы можем увидеть, что от первоначальной теории нейронных сетей до взлета и падения экспертных систем и до нынешнего восхождения глубокого обучения, на каждом этапе были свои уникальные вызовы и возможности. Компании, такие как Nvidia, проявили себя в использовании возможностей ИИ, но им все еще необходимо оставаться бдительными, чтобы избежать陷入过度 оптимизма.
Будущее развитие ИИ по-прежнему полно неизвестности и вызовов. Нам необходимо извлечь уроки из истории, сохранять разумный и осторожный подход, а также сохранять открытость и дух инноваций, чтобы продвигать постоянный прогресс и здоровое развитие технологий ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
probably_nothing_anon
· 07-27 23:07
Технологический пузырь снова
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropBlackHole
· 07-25 20:12
Технологический пузырь лопнул, я сразу заработал.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_Liquidated
· 07-25 20:12
Урок уроком, но говорящие никогда не делают~
Посмотреть ОригиналОтветить0
DecentralizedElder
· 07-25 19:54
Технологии сопряжены с рисками, инвестиции требуют осторожности.
80 лет развития ИИ: пять уроков, которые определят будущее
Пять уроков развития ИИ
В декабре 1943 года нейрофизиологи Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтс опубликовали новаторскую статью, которая ознаменовала рождение области искусственного интеллекта (AI). За последние 80 лет ИИ пережил взлеты и падения финансирования, разнообразие исследовательских методов и колебания общественного мнения. Оглядываясь на этот путь, мы можем подвести итоги важным урокам:
Во-первых, мы должны быть осторожны, чтобы не путать инженерию с наукой и не приравнивать спекуляции к научным исследованиям. Более важно сопротивляться искушению гордой мысли о том, что "человечество может создать машины, подобные себе". Эта концепция на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических безумств ИИ.
Во-вторых, по отношению к заявляемым прорывным технологиям мы должны сохранять осторожный и рациональный подход. Многие прогнозы о том, когда машины смогут обладать человеческим уровнем интеллекта, часто слишком оптимистичны и нереалистичны.
Третье, время, необходимое для того, чтобы пройти от полного невыполнения задачи к еле-еле выполнению, обычно намного короче, чем время, необходимое для перехода от еле-еле выполненного к идеально выполненному. Этот факт многократно подтверждался в процессе развития ИИ.
Четвёртое, даже если какая-то технология достигла первоначального успеха, получила широкое применение и значительные инвестиции, это не обязательно приведёт к созданию устойчивой новой отрасли. Разрушение пузыря зачастую неизбежно.
В конце концов, не стоит сосредотачивать все ресурсы на одном направлении исследований в области ИИ. Многообразие методов и подходов к исследованиям крайне важно для долгосрочного развития ИИ.
Оглядываясь на развитие ИИ, мы можем увидеть, что от первоначальной теории нейронных сетей до взлета и падения экспертных систем и до нынешнего восхождения глубокого обучения, на каждом этапе были свои уникальные вызовы и возможности. Компании, такие как Nvidia, проявили себя в использовании возможностей ИИ, но им все еще необходимо оставаться бдительными, чтобы избежать陷入过度 оптимизма.
Будущее развитие ИИ по-прежнему полно неизвестности и вызовов. Нам необходимо извлечь уроки из истории, сохранять разумный и осторожный подход, а также сохранять открытость и дух инноваций, чтобы продвигать постоянный прогресс и здоровое развитие технологий ИИ.