Perkembangan AI selama 80 tahun dan pelajaran yang dapat diambil
Bidang kecerdasan buatan ( AI ) telah melalui proses pengembangan selama 80 tahun. Selama waktu ini, AI telah mengalami banyak pasang surut, metode penelitian terus berubah, dan sikap publik terhadapnya kadang-kadang penasaran, kadang-kadang khawatir, dan kadang-kadang penuh harapan. Melihat kembali sejarah ini, kita dapat merangkum beberapa pelajaran berharga.
Sejarah AI dapat ditelusuri kembali ke bulan Desember 1943, ketika ahli neurofisiologi McCulloch dan ahli logika Pitts menerbitkan sebuah makalah tentang jaringan neuron yang diidealkan. Meskipun hipotesis dalam makalah ini kemudian tidak dapat diuji secara empiris, makalah ini menginspirasi "konektivisme", yaitu AI pembelajaran mendalam yang kini mendominasi.
Pelajaran pertama adalah, kita harus waspada untuk tidak mencampuradukkan rekayasa dengan ilmu pengetahuan, dan ilmu pengetahuan dengan spekulasi. Yang lebih penting, kita harus menahan ilusi "kita seperti dewa", yaitu keyakinan bahwa manusia dapat menciptakan mesin yang sama seperti diri kita. Keangkuhan ini telah menjadi katalis bagi gelembung teknologi dan euforia siklik AI selama 80 tahun terakhir.
Sejak tahun 1950-an, banyak prediksi tentang AI umum ( AGI ) yang akan segera terwujud. Namun, terbukti bahwa prediksi ini seringkali terlalu optimis. Pelajaran kedua adalah, kita harus dengan hati-hati memeriksa hal-hal baru yang tampak mengesankan, karena mereka mungkin tidak lebih maju daripada dugaan sebelumnya tentang kecerdasan mesin.
Pelajaran ketiga adalah, jarak dari tidak dapat melakukan sesuatu ke melakukan dengan buruk, biasanya jauh lebih pendek daripada jarak dari melakukan dengan buruk ke melakukan dengan sangat baik. Kita tidak seharusnya mudah percaya pada "teori langkah pertama", yang beranggapan bahwa selama kita mencapai kemajuan awal, hasil yang sempurna akan segera tercapai.
Pada pertengahan tahun 1960-an, sistem pakar sempat populer. Namun, pada awal tahun 1990-an, gairah AI ini benar-benar runtuh. Pelajaran keempat adalah, meskipun setelah sepuluh atau lima belas tahun adopsi luas dan investasi besar, keberhasilan awal belum tentu dapat melahirkan "industri baru" yang berkelanjutan. Gelembung sering kali akan pecah.
Dalam perkembangan AI, simbolik AI berbasis aturan dan koneksionisme berbasis statistik telah berjuang untuk mendominasi. Hingga tahun 2012, pembelajaran mendalam baru mencapai kemenangan yang menentukan. Namun, pelajaran kelima mengingatkan kita untuk tidak menempatkan semua "telur" AI kita dalam "keranjang" yang sama. Kita harus mendorong arah penelitian yang beragam.
Pelajaran ini tidak hanya memberi inspirasi bagi peneliti dan praktisi AI, tetapi juga sangat penting bagi investor dan pengambil keputusan. Perusahaan seperti Nvidia telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam memanfaatkan peluang AI, namun tetap waspada dan melakukan diversifikasi tetap sangat penting. Dalam 30 tahun ke depan, bidang AI pasti akan terus dipenuhi tantangan dan peluang.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
6
Bagikan
Komentar
0/400
TokenUnlocker
· 08-02 06:23
40 tahun atau 80 tahun, orang yang tidak pandai matematika tidak terlalu bisa membedakannya.
Lihat AsliBalas0
BloodInStreets
· 08-01 11:16
Lebih baik hidup dengan susah daripada mati, tren AI juga tidak bisa terhindar dari tiga naik dan tiga turun, rasakan kebahagiaan Cut Loss.
Lihat AsliBalas0
CommunityJanitor
· 07-30 17:38
Perkembangan ini terlalu lambat 8
Lihat AsliBalas0
RunWithRugs
· 07-30 07:04
Sudah menciptakan dewa lagi, ya?
Lihat AsliBalas0
LiquiditySurfer
· 07-30 06:59
Ada sedikit mirip melihat grafik Candlestick pasar, naik turun selalu ada titik tertinggi baru.
Lihat AsliBalas0
notSatoshi1971
· 07-30 06:38
Tiga k tahun kemudian mungkin adalah penerus kesadaran kita.
Perkembangan AI selama 80 tahun: Lima wawasan untuk membantu Anda menguasai tren masa depan
Perkembangan AI selama 80 tahun dan pelajaran yang dapat diambil
Bidang kecerdasan buatan ( AI ) telah melalui proses pengembangan selama 80 tahun. Selama waktu ini, AI telah mengalami banyak pasang surut, metode penelitian terus berubah, dan sikap publik terhadapnya kadang-kadang penasaran, kadang-kadang khawatir, dan kadang-kadang penuh harapan. Melihat kembali sejarah ini, kita dapat merangkum beberapa pelajaran berharga.
Sejarah AI dapat ditelusuri kembali ke bulan Desember 1943, ketika ahli neurofisiologi McCulloch dan ahli logika Pitts menerbitkan sebuah makalah tentang jaringan neuron yang diidealkan. Meskipun hipotesis dalam makalah ini kemudian tidak dapat diuji secara empiris, makalah ini menginspirasi "konektivisme", yaitu AI pembelajaran mendalam yang kini mendominasi.
Pelajaran pertama adalah, kita harus waspada untuk tidak mencampuradukkan rekayasa dengan ilmu pengetahuan, dan ilmu pengetahuan dengan spekulasi. Yang lebih penting, kita harus menahan ilusi "kita seperti dewa", yaitu keyakinan bahwa manusia dapat menciptakan mesin yang sama seperti diri kita. Keangkuhan ini telah menjadi katalis bagi gelembung teknologi dan euforia siklik AI selama 80 tahun terakhir.
Sejak tahun 1950-an, banyak prediksi tentang AI umum ( AGI ) yang akan segera terwujud. Namun, terbukti bahwa prediksi ini seringkali terlalu optimis. Pelajaran kedua adalah, kita harus dengan hati-hati memeriksa hal-hal baru yang tampak mengesankan, karena mereka mungkin tidak lebih maju daripada dugaan sebelumnya tentang kecerdasan mesin.
Pelajaran ketiga adalah, jarak dari tidak dapat melakukan sesuatu ke melakukan dengan buruk, biasanya jauh lebih pendek daripada jarak dari melakukan dengan buruk ke melakukan dengan sangat baik. Kita tidak seharusnya mudah percaya pada "teori langkah pertama", yang beranggapan bahwa selama kita mencapai kemajuan awal, hasil yang sempurna akan segera tercapai.
Pada pertengahan tahun 1960-an, sistem pakar sempat populer. Namun, pada awal tahun 1990-an, gairah AI ini benar-benar runtuh. Pelajaran keempat adalah, meskipun setelah sepuluh atau lima belas tahun adopsi luas dan investasi besar, keberhasilan awal belum tentu dapat melahirkan "industri baru" yang berkelanjutan. Gelembung sering kali akan pecah.
Dalam perkembangan AI, simbolik AI berbasis aturan dan koneksionisme berbasis statistik telah berjuang untuk mendominasi. Hingga tahun 2012, pembelajaran mendalam baru mencapai kemenangan yang menentukan. Namun, pelajaran kelima mengingatkan kita untuk tidak menempatkan semua "telur" AI kita dalam "keranjang" yang sama. Kita harus mendorong arah penelitian yang beragam.
Pelajaran ini tidak hanya memberi inspirasi bagi peneliti dan praktisi AI, tetapi juga sangat penting bagi investor dan pengambil keputusan. Perusahaan seperti Nvidia telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam memanfaatkan peluang AI, namun tetap waspada dan melakukan diversifikasi tetap sangat penting. Dalam 30 tahun ke depan, bidang AI pasti akan terus dipenuhi tantangan dan peluang.