De la capitalisation boursière de 40 000 milliards d'NVIDIA, regardons le parcours de développement de l'IA sur 80 ans et restons vigilants face aux risques d'une voie unique.
Le passé et l'avenir de l'IA : un regard sur l'évolution de 80 ans de l'intelligence artificielle à travers la capitalisation boursière de 40 000 milliards d'NVIDIA
Le 9 juillet 2025, Nvidia est devenue la première entreprise cotée en bourse à avoir une capitalisation boursière dépassant 4 000 milliards de dollars. Cet événement marquant a suscité des réflexions sur l'avenir du secteur de l'IA. Bien que les prévisions pour l'avenir soient pleines d'incertitudes, nous pouvons tirer des leçons précieuses des 80 années de développement de l'IA, comprendre pourquoi les prévisions passées n'ont pas été réalisées, ainsi que dans quels domaines, de quelle manière et pour quelles raisons elles n'ont pas été concrétisées.
L'histoire de l'IA remonte à décembre 1943, lorsque le neurophysiologiste Warren S. McCulloch et le logicien Walter Pitts publièrent un article sur les réseaux de neurones. Bien que cet article manquait de fondement expérimental, il a inspiré le "connexionnisme", qui est l'ancêtre de l'apprentissage profond d'aujourd'hui. Bien que cette méthode n'ait pas de lien direct avec le fonctionnement réel du cerveau, les réseaux de neurones artificiels sont souvent décrits comme "imitant le cerveau".
Dans l'histoire du développement de l'IA, nous devons nous méfier de la confusion entre l'ingénierie et la science, entre la science et la spéculation, ainsi qu'entre la science et les articles remplis de symboles mathématiques. Plus important encore, il faut résister à la tentation de l'illusion selon laquelle "l'humanité peut créer des machines semblables aux humains". Cette attitude arrogante a été le catalyseur des bulles technologiques et des folies cycliques de l'IA au cours des 80 dernières années.
Le concept d'AGI (Intelligence Artificielle Générale) de通用AI(, qui désigne l'émergence imminente de machines dotées d'intelligence humaine, voire d'une intelligence supérieure, en est un exemple typique. Depuis la prophétie du pionnier de l'IA Herbert Simon en 1957, jusqu'à l'affirmation confiante de Marvin Minsky en 1970, en passant par les récents avertissements d'OpenAI concernant le risque d'extinction de l'humanité dû à une IA superintelligente, cette attente de l'AGI imminente a toujours été présente. Cependant, ces prévisions proviennent souvent d'un "fallacy du premier pas", qui suppose que dès qu'un ordinateur parvient à accomplir une tâche auparavant jugée impossible, même de manière médiocre, il suffira d'un développement technologique ultérieur pour atteindre la perfection.
Le développement de l'IA a traversé plusieurs étapes, passant d'une dépendance initiale à l'amélioration des performances matérielles à l'introduction ultérieure de logiciels et de la collecte de données. Les systèmes experts, qui ont commencé à gagner en popularité au milieu des années 60, ont été largement utilisés dans les années 80, mais ont décliné au début des années 90 en raison des difficultés d'acquisition et de maintenance des connaissances. Ce cas nous montre que même si une technologie connaît un succès initial et une adoption généralisée, cela ne garantit pas qu'elle puisse former une nouvelle industrie durable.
Dans les méthodes de recherche et développement en IA, l'IA symbolique basée sur des règles et le connexionnisme basé sur des statistiques se disputent depuis longtemps la domination. Après 2012, le connexionnisme a connu un renouveau, et le centre de gravité du développement de l'IA s'est déplacé du monde académique vers le secteur privé. Cependant, l'industrie reste actuellement trop concentrée sur le paradigme des grands modèles de langage, négligeant d'autres directions de développement possibles.
Le succès de Nvidia est certes louable, mais au regard des 80 ans d'évolution de l'IA, nous ne devrions pas mettre tous nos espoirs dans une seule voie technologique. Rester vigilant et diversifier le développement pourrait être la clé d'une croissance saine à long terme de l'industrie de l'IA.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
18 J'aime
Récompense
18
9
Partager
Commentaire
0/400
RugPullAlertBot
· 08-03 07:00
Les bottes de prévision de 3 ans sont fiables.
Voir l'originalRépondre0
MetaLord420
· 08-03 06:36
Il y a toujours quelqu'un qui se bat pour avancer.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-ccc36bc5
· 08-01 12:38
Ne raconte pas d'histoires, les pigeons qui rattrapent un couteau qui tombe en haut n'ont pas encore réalisé.
Voir l'originalRépondre0
airdrop_huntress
· 07-31 18:36
Actions A n'est plus intéressant, tout est mis sur l'IA.
Voir l'originalRépondre0
digital_archaeologist
· 07-31 12:57
Ne dis plus rien, NVIDIA est éternel!
Voir l'originalRépondre0
BlockchainTherapist
· 07-31 12:55
Plus on souffle, plus ça monte, ça va finir par s'effondrer.
Voir l'originalRépondre0
BlockDetective
· 07-31 12:53
Il est difficile de battre les semi-conducteurs même en brûlant de l'argent.
Voir l'originalRépondre0
LiquidatedTwice
· 07-31 12:52
Homme, quarante mille milliards, ça continue d'hausse.
De la capitalisation boursière de 40 000 milliards d'NVIDIA, regardons le parcours de développement de l'IA sur 80 ans et restons vigilants face aux risques d'une voie unique.
Le passé et l'avenir de l'IA : un regard sur l'évolution de 80 ans de l'intelligence artificielle à travers la capitalisation boursière de 40 000 milliards d'NVIDIA
Le 9 juillet 2025, Nvidia est devenue la première entreprise cotée en bourse à avoir une capitalisation boursière dépassant 4 000 milliards de dollars. Cet événement marquant a suscité des réflexions sur l'avenir du secteur de l'IA. Bien que les prévisions pour l'avenir soient pleines d'incertitudes, nous pouvons tirer des leçons précieuses des 80 années de développement de l'IA, comprendre pourquoi les prévisions passées n'ont pas été réalisées, ainsi que dans quels domaines, de quelle manière et pour quelles raisons elles n'ont pas été concrétisées.
L'histoire de l'IA remonte à décembre 1943, lorsque le neurophysiologiste Warren S. McCulloch et le logicien Walter Pitts publièrent un article sur les réseaux de neurones. Bien que cet article manquait de fondement expérimental, il a inspiré le "connexionnisme", qui est l'ancêtre de l'apprentissage profond d'aujourd'hui. Bien que cette méthode n'ait pas de lien direct avec le fonctionnement réel du cerveau, les réseaux de neurones artificiels sont souvent décrits comme "imitant le cerveau".
Dans l'histoire du développement de l'IA, nous devons nous méfier de la confusion entre l'ingénierie et la science, entre la science et la spéculation, ainsi qu'entre la science et les articles remplis de symboles mathématiques. Plus important encore, il faut résister à la tentation de l'illusion selon laquelle "l'humanité peut créer des machines semblables aux humains". Cette attitude arrogante a été le catalyseur des bulles technologiques et des folies cycliques de l'IA au cours des 80 dernières années.
Le concept d'AGI (Intelligence Artificielle Générale) de通用AI(, qui désigne l'émergence imminente de machines dotées d'intelligence humaine, voire d'une intelligence supérieure, en est un exemple typique. Depuis la prophétie du pionnier de l'IA Herbert Simon en 1957, jusqu'à l'affirmation confiante de Marvin Minsky en 1970, en passant par les récents avertissements d'OpenAI concernant le risque d'extinction de l'humanité dû à une IA superintelligente, cette attente de l'AGI imminente a toujours été présente. Cependant, ces prévisions proviennent souvent d'un "fallacy du premier pas", qui suppose que dès qu'un ordinateur parvient à accomplir une tâche auparavant jugée impossible, même de manière médiocre, il suffira d'un développement technologique ultérieur pour atteindre la perfection.
Le développement de l'IA a traversé plusieurs étapes, passant d'une dépendance initiale à l'amélioration des performances matérielles à l'introduction ultérieure de logiciels et de la collecte de données. Les systèmes experts, qui ont commencé à gagner en popularité au milieu des années 60, ont été largement utilisés dans les années 80, mais ont décliné au début des années 90 en raison des difficultés d'acquisition et de maintenance des connaissances. Ce cas nous montre que même si une technologie connaît un succès initial et une adoption généralisée, cela ne garantit pas qu'elle puisse former une nouvelle industrie durable.
Dans les méthodes de recherche et développement en IA, l'IA symbolique basée sur des règles et le connexionnisme basé sur des statistiques se disputent depuis longtemps la domination. Après 2012, le connexionnisme a connu un renouveau, et le centre de gravité du développement de l'IA s'est déplacé du monde académique vers le secteur privé. Cependant, l'industrie reste actuellement trop concentrée sur le paradigme des grands modèles de langage, négligeant d'autres directions de développement possibles.
Le succès de Nvidia est certes louable, mais au regard des 80 ans d'évolution de l'IA, nous ne devrions pas mettre tous nos espoirs dans une seule voie technologique. Rester vigilant et diversifier le développement pourrait être la clé d'une croissance saine à long terme de l'industrie de l'IA.