Yapay zeka ( AI ) alanı 80 yıllık bir gelişim sürecinden geçmiştir. Bu süre zarfında, yapay zeka birçok iniş ve çıkış yaşamış, araştırma yöntemleri sürekli değişmiş, kamuoyunun tutumu ise zaman zaman meraklı, zaman zaman endişeli ve zaman zaman da umut dolu olmuştur. Bu tarihi gözden geçirerek, bazı değerli deneyim dersleri çıkarabiliriz.
Yapay zekanın tarihi, 1943 Aralık ayına kadar uzanmaktadır; o dönemde nörofizyolog McCulloch ve mantıkçı Pitts, idealize edilmiş sinir hücresi ağları hakkında bir makale yayımladılar. Bu makalenin varsayımları daha sonra ampirik testlerden geçememiş olsa da, "bağlantıcılık" anlayışına ilham verdi ki bu da günümüzde baskın olan derin öğrenme yapay zekanın temelini oluşturmaktadır.
İlk ders, mühendislik ile bilimi, bilimi ise varsayımlar ile karıştırmaktan sakınmamız gerektiğidir. Daha önemlisi, "Tanrısalız" yanılsamasına karşı durmamızdır; yani, insanların kendileri gibi makineler yaratabileceği düşüncesine. Bu kibir, son 80 yıldır teknoloji balonlarının ve yapay zeka dönemsel coşkusunun katalizörü olmuştur.
yüzyılın 50'li yıllarından bu yana, genel AI(AGI)'nin yakın zamanda gerçekleştirileceğine dair tahminler ardı ardına ortaya çıkmaktadır. Ancak, bu tahminlerin genellikle fazla iyimser olduğu kanıtlanmıştır. İkinci ders, görünürde parlak olan yeni şeylere dikkatle yaklaşmamız gerektiğidir; bunlar, makine zekâsı hakkında daha önceki tahminlerden çok da büyük bir ilerleme göstermiyor olabilir.
Üçüncü ders, bir şeyi yapamamak ile kötü yapmak arasında genellikle, kötü yapmak ile çok iyi yapmak arasında olandan çok daha kısa bir mesafe olduğudur. İlk adım mitine, yani başlangıçta bir ilerleme kaydedildiğinde mükemmel sonucun çok geçmeden geleceğini düşünmeye kolayca inanmamalıyız.
1960'ların ortalarından itibaren uzman sistemler bir dönem popüler oldu. Ancak 1990'ların başında bu yapay zeka heyecanı tamamen sona erdi. Dördüncü ders, on yıl veya on beş yıl boyunca yaygın kabul ve büyük yatırımlar sonrasında, ilk başarıların kalıcı bir "yeni endüstri" doğurmasının garanti olmadığıdır. Balonlar genellikle patlar.
AI gelişim sürecinde, kural tabanlı sembolik AI ve istatistiksel bağlantıcılar sürekli olarak hakimiyet mücadelesi verdiler. 2012 yılına kadar derin öğrenme kesin bir zafer kazandı. Ancak, beşinci ders bize tüm AI "yumurtalarını" tek bir "sepet" içine koymamamız gerektiğini söylüyor. Farklı araştırma yönlerini teşvik etmeliyiz.
Bu deneyim dersleri yalnızca AI araştırmacıları ve profesyonelleri için değil, aynı zamanda yatırımcılar ve karar vericiler için de önemlidir. NVIDIA gibi şirketler AI fırsatlarını yakalamada mükemmel bir performans sergiliyor, ancak tetikte olmak ve çeşitliliği sağlamak yine de son derece önemlidir. Önümüzdeki 30 yılda, AI alanı kesinlikle zorluklar ve fırsatlarla dolu olmaya devam edecek.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
6
Share
Comment
0/400
TokenUnlocker
· 08-02 06:23
40 yıl mı yoksa 80 yıl mı, matematikte kötü olanlar pek ayırt edemez.
View OriginalReply0
BloodInStreets
· 08-01 11:16
İyi bir ölüm, kötü bir hayattan daha iyidir; AI büyük trendi de üç çıkış ve üç düşüşten kaçamaz, kesinti kaybının keyfini çıkar.
View OriginalReply0
CommunityJanitor
· 07-30 17:38
Bu gelişim çok yavaş.
View OriginalReply0
RunWithRugs
· 07-30 07:04
Yine bir tanrı mı yarattın?
View OriginalReply0
LiquiditySurfer
· 07-30 06:59
Borsa Şamdanlarını izlemek gibi, iniş çıkışlar her zaman yeni zirveler getirir.
View OriginalReply0
notSatoshi1971
· 07-30 06:38
Belki de üç bin yıl sonra bizim bilincimizin varisi olacaktır.
AI gelişimi 80 yıl: Gelecek trendlerini anlamanıza yardımcı olacak beş ana ders
AI gelişiminin 80 yıllık süreci ve dersleri
Yapay zeka ( AI ) alanı 80 yıllık bir gelişim sürecinden geçmiştir. Bu süre zarfında, yapay zeka birçok iniş ve çıkış yaşamış, araştırma yöntemleri sürekli değişmiş, kamuoyunun tutumu ise zaman zaman meraklı, zaman zaman endişeli ve zaman zaman da umut dolu olmuştur. Bu tarihi gözden geçirerek, bazı değerli deneyim dersleri çıkarabiliriz.
Yapay zekanın tarihi, 1943 Aralık ayına kadar uzanmaktadır; o dönemde nörofizyolog McCulloch ve mantıkçı Pitts, idealize edilmiş sinir hücresi ağları hakkında bir makale yayımladılar. Bu makalenin varsayımları daha sonra ampirik testlerden geçememiş olsa da, "bağlantıcılık" anlayışına ilham verdi ki bu da günümüzde baskın olan derin öğrenme yapay zekanın temelini oluşturmaktadır.
İlk ders, mühendislik ile bilimi, bilimi ise varsayımlar ile karıştırmaktan sakınmamız gerektiğidir. Daha önemlisi, "Tanrısalız" yanılsamasına karşı durmamızdır; yani, insanların kendileri gibi makineler yaratabileceği düşüncesine. Bu kibir, son 80 yıldır teknoloji balonlarının ve yapay zeka dönemsel coşkusunun katalizörü olmuştur.
Üçüncü ders, bir şeyi yapamamak ile kötü yapmak arasında genellikle, kötü yapmak ile çok iyi yapmak arasında olandan çok daha kısa bir mesafe olduğudur. İlk adım mitine, yani başlangıçta bir ilerleme kaydedildiğinde mükemmel sonucun çok geçmeden geleceğini düşünmeye kolayca inanmamalıyız.
1960'ların ortalarından itibaren uzman sistemler bir dönem popüler oldu. Ancak 1990'ların başında bu yapay zeka heyecanı tamamen sona erdi. Dördüncü ders, on yıl veya on beş yıl boyunca yaygın kabul ve büyük yatırımlar sonrasında, ilk başarıların kalıcı bir "yeni endüstri" doğurmasının garanti olmadığıdır. Balonlar genellikle patlar.
AI gelişim sürecinde, kural tabanlı sembolik AI ve istatistiksel bağlantıcılar sürekli olarak hakimiyet mücadelesi verdiler. 2012 yılına kadar derin öğrenme kesin bir zafer kazandı. Ancak, beşinci ders bize tüm AI "yumurtalarını" tek bir "sepet" içine koymamamız gerektiğini söylüyor. Farklı araştırma yönlerini teşvik etmeliyiz.
Bu deneyim dersleri yalnızca AI araştırmacıları ve profesyonelleri için değil, aynı zamanda yatırımcılar ve karar vericiler için de önemlidir. NVIDIA gibi şirketler AI fırsatlarını yakalamada mükemmel bir performans sergiliyor, ancak tetikte olmak ve çeşitliliği sağlamak yine de son derece önemlidir. Önümüzdeki 30 yılda, AI alanı kesinlikle zorluklar ve fırsatlarla dolu olmaya devam edecek.