У грудні 1943 року нейрофізіологи Воррен Маккалоу та логік Уолтер Піттс опублікували новаторську статтю, що стала відправною точкою для виникнення штучного інтелекту (AI). Протягом останніх 80 років штучний інтелект пережив злети та падіння фінансових вкладень, різноманітність дослідницьких методів, а також коливання громадської думки. Оглядаючи цей шлях, ми можемо підсумувати кілька важливих уроків:
По-перше, ми повинні бути обережними, щоб не плутати інженерію з наукою, а припущення не зводити до наукових досліджень. Що ще важливіше, потрібно протистояти спокусі арогантної думки, що "люди можуть створити машини, які є такими ж, як вони самі". Ця концепція була каталізатором технологічних бульбашок і періодичних захоплень ШІ протягом останніх 80 років.
По-друге, щодо заявлених проривних технологій, ми повинні залишатися обережними та раціональними. Багато прогнозів про те, коли машини зможуть досягти розуму на рівні людини, зазвичай є занадто оптимістичними та нереалістичними.
По-третє, від повної нездатності виконати завдання до його ледве виконання зазвичай потрібно набагато менше часу, ніж від ледве виконання до ідеального виконання. Це неодноразово підтверджувалося в процесі розвитку ШІ.
Четверте, навіть якщо певна технологія досягла початкового успіху, отримала широке застосування та значні інвестиції, це не обов'язково призведе до розвитку тривалої нової галузі. Вибух бульбашки, як правило, є неминучим.
Насамкінець, не варто зосереджувати всі ресурси на єдиному напрямку досліджень в галузі ШІ. Різноманітні методи та підходи до досліджень є надзвичайно важливими для довгострокового розвитку ШІ.
Оглядаючись на розвиток ШІ, ми можемо побачити, що від початкової теорії нейронних мереж, через злети та падіння експертних систем, до сьогоднішнього зростання глибокого навчання, кожен етап має свої унікальні виклики та можливості. Компанії, такі як NVIDIA, продемонстрували відмінні результати у використанні можливостей ШІ, але все ж потрібно залишатися насторожі, щоб уникнути потрапляння в пастку надмірного оптимізму.
Майбутній шлях розвитку ШІ все ще сповнений невідомості та викликів. Нам потрібно черпати уроки з історії, зберігати раціональний і обережний підхід, одночасно підтримуючи відкритий та інноваційний дух, щоб сприяти постійному прогресу та здоровому розвитку технологій ШІ.
Переглянути оригінал
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.
19 лайків
Нагородити
19
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
probably_nothing_anon
· 07-27 23:07
Технологічний бульбашка знову
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropBlackHole
· 07-25 20:12
Технологічний міхур ліквідувався, я прямо заробив.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Ser_Liquidated
· 07-25 20:12
Уроки, уроки, ті, хто говорить, ніколи не є тими, хто робить~
Переглянути оригіналвідповісти на0
DecentralizedElder
· 07-25 19:54
Технології несуть ризики, інвестування потребує обережності
Розвиток штучного інтелекту за 80 років: п'ять уроків, що ведуть у майбутнє
П'ять уроків розвитку ШІ
У грудні 1943 року нейрофізіологи Воррен Маккалоу та логік Уолтер Піттс опублікували новаторську статтю, що стала відправною точкою для виникнення штучного інтелекту (AI). Протягом останніх 80 років штучний інтелект пережив злети та падіння фінансових вкладень, різноманітність дослідницьких методів, а також коливання громадської думки. Оглядаючи цей шлях, ми можемо підсумувати кілька важливих уроків:
По-перше, ми повинні бути обережними, щоб не плутати інженерію з наукою, а припущення не зводити до наукових досліджень. Що ще важливіше, потрібно протистояти спокусі арогантної думки, що "люди можуть створити машини, які є такими ж, як вони самі". Ця концепція була каталізатором технологічних бульбашок і періодичних захоплень ШІ протягом останніх 80 років.
По-друге, щодо заявлених проривних технологій, ми повинні залишатися обережними та раціональними. Багато прогнозів про те, коли машини зможуть досягти розуму на рівні людини, зазвичай є занадто оптимістичними та нереалістичними.
По-третє, від повної нездатності виконати завдання до його ледве виконання зазвичай потрібно набагато менше часу, ніж від ледве виконання до ідеального виконання. Це неодноразово підтверджувалося в процесі розвитку ШІ.
Четверте, навіть якщо певна технологія досягла початкового успіху, отримала широке застосування та значні інвестиції, це не обов'язково призведе до розвитку тривалої нової галузі. Вибух бульбашки, як правило, є неминучим.
Насамкінець, не варто зосереджувати всі ресурси на єдиному напрямку досліджень в галузі ШІ. Різноманітні методи та підходи до досліджень є надзвичайно важливими для довгострокового розвитку ШІ.
Оглядаючись на розвиток ШІ, ми можемо побачити, що від початкової теорії нейронних мереж, через злети та падіння експертних систем, до сьогоднішнього зростання глибокого навчання, кожен етап має свої унікальні виклики та можливості. Компанії, такі як NVIDIA, продемонстрували відмінні результати у використанні можливостей ШІ, але все ж потрібно залишатися насторожі, щоб уникнути потрапляння в пастку надмірного оптимізму.
Майбутній шлях розвитку ШІ все ще сповнений невідомості та викликів. Нам потрібно черпати уроки з історії, зберігати раціональний і обережний підхід, одночасно підтримуючи відкритий та інноваційний дух, щоб сприяти постійному прогресу та здоровому розвитку технологій ШІ.