A trajetória e as lições do desenvolvimento da IA ao longo de 80 anos
A inteligência artificial ( AI ) já percorreu 80 anos de desenvolvimento. Durante este tempo, a IA passou por várias oscilações, os métodos de pesquisa mudaram constantemente, e a atitude do público em relação a ela foi, por vezes, curiosa, por vezes, preocupada e, em outros momentos, cheia de expectativa. Ao revisitar esta história, podemos resumir algumas valiosas lições aprendidas.
A história da IA pode ser rastreada até dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios idealizadas. Embora a hipótese deste artigo não tenha conseguido passar por testes empíricos posteriormente, ela inspirou o "construtivismo", que é a IA de aprendizado profundo que hoje domina.
A primeira lição é que devemos estar atentos a confundir engenharia com ciência e ciência com especulação. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que os seres humanos podem criar máquinas iguais a si mesmos. Essa arrogância tem sido um catalisador para as bolhas tecnológicas e o entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Desde a década de 1950, as previsões sobre a realização da IA geral ( AGI ) têm surgido em abundância. No entanto, esses prognósticos provaram ser frequentemente excessivamente otimistas. A segunda lição é que devemos olhar com cautela para aquelas novas coisas que parecem brilhantes, pois podem não representar um grande avanço em relação às especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas.
A terceira lição é que a distância entre não conseguir fazer algo e fazê-lo mal é geralmente muito menor do que a distância entre fazê-lo mal e fazê-lo muito bem. Não devemos acreditar facilmente na "falácia do primeiro passo", que assume que, uma vez que se obtenha progresso inicial, um resultado perfeito está ao virar da esquina.
A partir da metade da década de 1960, os sistemas especialistas estiveram em alta. No entanto, no início dos anos 90, essa onda de IA entrou em colapso. A quarta lição é que, mesmo após uma ampla adoção e um grande investimento durante dez ou quinze anos, o sucesso inicial pode não resultar em uma "nova indústria" duradoura. As bolhas costumam estourar.
Na evolução da IA, a IA simbólica baseada em regras e o conexionismo baseado em estatísticas têm competido pela liderança. Foi apenas em 2012 que o aprendizado profundo obteve uma vitória decisiva. No entanto, a quinta lição nos diz para não colocar todos os "ovos" da IA em um único "cesto". Devemos incentivar direções de pesquisa diversificadas.
Estas lições não são apenas inspiradoras para os pesquisadores e profissionais de IA, mas também são igualmente importantes para investidores e tomadores de decisão. Empresas como a Nvidia destacaram-se na exploração das oportunidades da IA, mas manter a vigilância e a diversificação continua a ser crucial. Nos próximos 30 anos, o campo da IA continuará a estar cheio de desafios e oportunidades.
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TokenUnlocker
· 11h atrás
40 anos ou 80 anos, os alunos fracos em matemática não conseguem distinguir bem.
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BloodInStreets
· 08-01 11:16
Bom morrer do que viver mal, a grande tendência da IA também não escapa a três subidas e três quedas, sinta a alegria de fazer as pessoas de parvas.
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CommunityJanitor
· 07-30 17:38
Este desenvolvimento está muito lento.
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RunWithRugs
· 07-30 07:04
Já estão a criar deuses novamente, hã?
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LiquiditySurfer
· 07-30 06:59
Tem um pouco a ver com ver a vela do mercado subir e descer, sempre há novos máximos.
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notSatoshi1971
· 07-30 06:38
Daqui a três mil anos, talvez sejamos os herdeiros da nossa consciência.
80 anos de desenvolvimento da IA: cinco grandes lições para te ajudar a dominar as tendências futuras
A trajetória e as lições do desenvolvimento da IA ao longo de 80 anos
A inteligência artificial ( AI ) já percorreu 80 anos de desenvolvimento. Durante este tempo, a IA passou por várias oscilações, os métodos de pesquisa mudaram constantemente, e a atitude do público em relação a ela foi, por vezes, curiosa, por vezes, preocupada e, em outros momentos, cheia de expectativa. Ao revisitar esta história, podemos resumir algumas valiosas lições aprendidas.
A história da IA pode ser rastreada até dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios idealizadas. Embora a hipótese deste artigo não tenha conseguido passar por testes empíricos posteriormente, ela inspirou o "construtivismo", que é a IA de aprendizado profundo que hoje domina.
A primeira lição é que devemos estar atentos a confundir engenharia com ciência e ciência com especulação. Mais importante ainda, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que os seres humanos podem criar máquinas iguais a si mesmos. Essa arrogância tem sido um catalisador para as bolhas tecnológicas e o entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Desde a década de 1950, as previsões sobre a realização da IA geral ( AGI ) têm surgido em abundância. No entanto, esses prognósticos provaram ser frequentemente excessivamente otimistas. A segunda lição é que devemos olhar com cautela para aquelas novas coisas que parecem brilhantes, pois podem não representar um grande avanço em relação às especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas.
A terceira lição é que a distância entre não conseguir fazer algo e fazê-lo mal é geralmente muito menor do que a distância entre fazê-lo mal e fazê-lo muito bem. Não devemos acreditar facilmente na "falácia do primeiro passo", que assume que, uma vez que se obtenha progresso inicial, um resultado perfeito está ao virar da esquina.
A partir da metade da década de 1960, os sistemas especialistas estiveram em alta. No entanto, no início dos anos 90, essa onda de IA entrou em colapso. A quarta lição é que, mesmo após uma ampla adoção e um grande investimento durante dez ou quinze anos, o sucesso inicial pode não resultar em uma "nova indústria" duradoura. As bolhas costumam estourar.
Na evolução da IA, a IA simbólica baseada em regras e o conexionismo baseado em estatísticas têm competido pela liderança. Foi apenas em 2012 que o aprendizado profundo obteve uma vitória decisiva. No entanto, a quinta lição nos diz para não colocar todos os "ovos" da IA em um único "cesto". Devemos incentivar direções de pesquisa diversificadas.
Estas lições não são apenas inspiradoras para os pesquisadores e profissionais de IA, mas também são igualmente importantes para investidores e tomadores de decisão. Empresas como a Nvidia destacaram-se na exploração das oportunidades da IA, mas manter a vigilância e a diversificação continua a ser crucial. Nos próximos 30 anos, o campo da IA continuará a estar cheio de desafios e oportunidades.