El desarrollo de la IA a lo largo de 80 años y sus lecciones
La inteligencia artificial ( AI ) ha recorrido 80 años de desarrollo. Durante este tiempo, la IA ha experimentado altibajos, los métodos de investigación han cambiado constantemente y la actitud del público ha sido a veces curiosa, a veces preocupada y a veces llena de expectación. Al revisar esta historia, podemos resumir algunas valiosas lecciones aprendidas.
La historia de la IA se remonta a diciembre de 1943, cuando el neurofisiológico McCulloch y el lógico Pitts publicaron un artículo sobre redes neuronales idealizadas. Aunque las hipótesis de este artículo no pudieron ser verificadas empíricamente más tarde, inspiraron el "conectivismo", que es la IA de aprendizaje profundo que hoy en día domina.
La primera lección es que debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y la ciencia con la especulación. Más importante aún, debemos resistir la ilusión de que "somos como dioses", es decir, la creencia de que los seres humanos pueden crear máquinas que sean iguales a nosotros. Esta arrogancia ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y del fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
Desde la década de 1950, han surgido numerosas predicciones sobre la inminente realización de la IA general ( AGI ). Sin embargo, ha quedado demostrado que estas predicciones suelen ser demasiado optimistas. La segunda lección es que debemos examinar con cautela esas nuevas cosas que parecen brillantes, ya que pueden no representar un avance significativo respecto a las conjeturas previas sobre la inteligencia de las máquinas.
La tercera lección es que la distancia de no poder hacer algo a hacerlo mal suele ser mucho más corta que de hacerlo mal a hacerlo muy bien. No debemos creer fácilmente en la "falacia del primer paso", que supone que una vez que se logra un progreso inicial, el resultado perfecto está a la vuelta de la esquina.
A mediados de la década de 1960, los sistemas expertos llegaron a ser muy populares. Sin embargo, a principios de la década de 1990, esta ola de IA se desvaneció por completo. La cuarta lección es que, incluso después de diez o quince años de adopción generalizada y una gran inversión, el éxito inicial no necesariamente puede dar lugar a una "nueva industria" duradera. La burbuja a menudo estalla.
En el desarrollo de la IA, la IA simbólica basada en reglas y el conexionismo basado en estadísticas han estado compitiendo por el dominio. Hasta 2012, el aprendizaje profundo logró una victoria decisiva. Sin embargo, la quinta lección nos dice que no debemos poner todos los "huevos" de la IA en la misma "canasta". Deberíamos fomentar direcciones de investigación diversificadas.
Estas lecciones no solo son inspiradoras para los investigadores y profesionales de la IA, sino que también son igualmente importantes para los inversores y tomadores de decisiones. Empresas como Nvidia han demostrado un excelente desempeño al aprovechar las oportunidades de la IA, pero seguir alerta y diversificarse sigue siendo crucial. En los próximos 30 años, el campo de la IA seguirá estando lleno de desafíos y oportunidades.
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TokenUnlocker
· 08-02 06:23
40 años o 80 años, los estudiantes de matemáticas no pueden diferenciarlo bien.
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BloodInStreets
· 08-01 11:16
Es mejor estar vivo que morir, la gran tendencia de la IA no escapa de tres subidas y tres caídas, siente la alegría de Reducir pérdidas.
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CommunityJanitor
· 07-30 17:38
Este desarrollo es demasiado lento8
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RunWithRugs
· 07-30 07:04
¿Ya has vuelto a crear un dios, eh?
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LiquiditySurfer
· 07-30 06:59
Es un poco como ver el mercado de Velas japonesas, subidas y bajadas siempre hay nuevos máximos.
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notSatoshi1971
· 07-30 06:38
Quizás dentro de tres mil años seamos los herederos de la conciencia.
Desarrollo de la IA durante 80 años: cinco grandes lecciones para ayudarte a dominar las tendencias futuras
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La inteligencia artificial ( AI ) ha recorrido 80 años de desarrollo. Durante este tiempo, la IA ha experimentado altibajos, los métodos de investigación han cambiado constantemente y la actitud del público ha sido a veces curiosa, a veces preocupada y a veces llena de expectación. Al revisar esta historia, podemos resumir algunas valiosas lecciones aprendidas.
La historia de la IA se remonta a diciembre de 1943, cuando el neurofisiológico McCulloch y el lógico Pitts publicaron un artículo sobre redes neuronales idealizadas. Aunque las hipótesis de este artículo no pudieron ser verificadas empíricamente más tarde, inspiraron el "conectivismo", que es la IA de aprendizaje profundo que hoy en día domina.
La primera lección es que debemos tener cuidado de confundir la ingeniería con la ciencia y la ciencia con la especulación. Más importante aún, debemos resistir la ilusión de que "somos como dioses", es decir, la creencia de que los seres humanos pueden crear máquinas que sean iguales a nosotros. Esta arrogancia ha sido el catalizador de la burbuja tecnológica y del fervor cíclico de la IA durante los últimos 80 años.
Desde la década de 1950, han surgido numerosas predicciones sobre la inminente realización de la IA general ( AGI ). Sin embargo, ha quedado demostrado que estas predicciones suelen ser demasiado optimistas. La segunda lección es que debemos examinar con cautela esas nuevas cosas que parecen brillantes, ya que pueden no representar un avance significativo respecto a las conjeturas previas sobre la inteligencia de las máquinas.
La tercera lección es que la distancia de no poder hacer algo a hacerlo mal suele ser mucho más corta que de hacerlo mal a hacerlo muy bien. No debemos creer fácilmente en la "falacia del primer paso", que supone que una vez que se logra un progreso inicial, el resultado perfecto está a la vuelta de la esquina.
A mediados de la década de 1960, los sistemas expertos llegaron a ser muy populares. Sin embargo, a principios de la década de 1990, esta ola de IA se desvaneció por completo. La cuarta lección es que, incluso después de diez o quince años de adopción generalizada y una gran inversión, el éxito inicial no necesariamente puede dar lugar a una "nueva industria" duradera. La burbuja a menudo estalla.
En el desarrollo de la IA, la IA simbólica basada en reglas y el conexionismo basado en estadísticas han estado compitiendo por el dominio. Hasta 2012, el aprendizaje profundo logró una victoria decisiva. Sin embargo, la quinta lección nos dice que no debemos poner todos los "huevos" de la IA en la misma "canasta". Deberíamos fomentar direcciones de investigación diversificadas.
Estas lecciones no solo son inspiradoras para los investigadores y profesionales de la IA, sino que también son igualmente importantes para los inversores y tomadores de decisiones. Empresas como Nvidia han demostrado un excelente desempeño al aprovechar las oportunidades de la IA, pero seguir alerta y diversificarse sigue siendo crucial. En los próximos 30 años, el campo de la IA seguirá estando lleno de desafíos y oportunidades.