С точки зрения рыночная капитализация в 40 триллионов долларов у NVIDIA, 80-летний путь развития ИИ. Будьте внимательны к рискам однолинейного подхода.
Прошлое и будущее ИИ: на примере рыночной капитализации Nvidia в 40 триллионов рассмотреть 80-летнюю историю развития искусственного интеллекта
9 июля 2025 года NVIDIA стала первой публичной компанией с рыночной капитализацией более 4 триллионов долларов. Это знаковое событие вызвало размышления о будущем развития отрасли ИИ. Хотя прогнозы на будущее полны неопределенности, мы можем извлечь ценный опыт из 80-летней истории развития ИИ, чтобы понять, почему прошлые прогнозы не сбылись, а также в каких аспектах, каким образом и по каким причинам это не произошло.
История ИИ восходит к декабрю 1943 года, когда нейрофизиологи Уоррен S. МакКаллоч и логик Уолтер Питтс опубликовали статью о нейронных сетях. Хотя эта статья не имела экспериментальных оснований, она вдохновила на "коннекционизм", предшественника современного глубокого обучения. Несмотря на то, что этот подход не имеет прямой связи с тем, как на самом деле работает мозг, искусственные нейронные сети часто описываются как "имитирующие мозг".
В процессе развития ИИ нам необходимо остерегаться смешивания инженерии и науки, смешивания науки и предположений, а также смешивания науки с наполненными математическими символами статьями. Более важно сопротивляться искушению иллюзии, что "человечество может создать машины, подобные человеку". Эта горделивая установка на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических волнений в области ИИ.
Концепция общего ИИ(AGI), то есть быстрого появления машин с человеческим интеллектом или даже суперинтеллектом, является типичным представителем такого мышления. С прогнозов пионера ИИ Герберта Саймона в 1957 году, до уверенного утверждения Марвина Мински в 1970 году, и недавних предупреждений OpenAI о том, что суперумный ИИ может привести к исчезновению человечества, ожидания о скором достижении AGI всегда были. Однако эти прогнозы часто исходят из "ошибки первого шага", заключающейся в том, что если компьютер может выполнить задачу, ранее считавшуюся невозможной, даже если он делает это плохо, достаточно лишь дальнейшего технологического развития для ее безупречного выполнения.
Развитие ИИ прошло несколько этапов, начиная с первоначальной зависимости от повышения производительности аппаратного обеспечения, и позже вводя программное обеспечение и сбор данных. Экспертные системы, ставшие популярными в середине 1960-х годов, широко применялись в 1980-х, но к началу 1990-х годов они пришли в упадок из-за трудностей, связанных с получением и поддержанием знаний. Этот случай говорит нам о том, что даже если технология добилась первоначального успеха и широкого применения, это не обязательно приведет к созданию устойчивой новой индустрии.
В методах разработки ИИ символический ИИ на основе правил и статистический коннекционизм долгое время боролись за господство. После 2012 года коннекционизм возродился, и акцент разработки ИИ сместился из академической сферы в частный сектор. Однако в настоящее время отрасль все еще слишком сосредоточена на парадигме больших языковых моделей, игнорируя другие возможные направления развития.
Успех NVIDIA, безусловно, заслуживает похвалы, но, учитывая 80-летнюю историю развития ИИ, мы не должны возлагать все свои надежды на единственный технологический путь. Держать ухо востро и развиваться в различных направлениях, возможно, является ключом к долгосрочному здоровому развитию отрасли ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
9
Поделиться
комментарий
0/400
RugPullAlertBot
· 08-03 07:00
Прогнозные ботинки на 3 года стали надежными
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaLord420
· 08-03 06:36
Впереди всегда найдутся те, кто рискует жизнью в погоне.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-ccc36bc5
· 08-01 12:38
Не надо нести чепуху, неудачники, купившие на высоких уровнях, еще не проснулись.
Посмотреть ОригиналОтветить0
airdrop_huntress
· 07-31 18:36
A-акции больше не актуальны, все инвестируют в ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
digital_archaeologist
· 07-31 12:57
Не говори больше, Nvidia - это навсегда!
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainTherapist
· 07-31 12:55
Чем больше надуваешь, тем выше, рано или поздно лопнет
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockDetective
· 07-31 12:53
Тратить деньги тоже сложно, чтобы обогнать полупроводники.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidatedTwice
· 07-31 12:52
Ха человек, уже четыре триллиона, а он все еще растет
С точки зрения рыночная капитализация в 40 триллионов долларов у NVIDIA, 80-летний путь развития ИИ. Будьте внимательны к рискам однолинейного подхода.
Прошлое и будущее ИИ: на примере рыночной капитализации Nvidia в 40 триллионов рассмотреть 80-летнюю историю развития искусственного интеллекта
9 июля 2025 года NVIDIA стала первой публичной компанией с рыночной капитализацией более 4 триллионов долларов. Это знаковое событие вызвало размышления о будущем развития отрасли ИИ. Хотя прогнозы на будущее полны неопределенности, мы можем извлечь ценный опыт из 80-летней истории развития ИИ, чтобы понять, почему прошлые прогнозы не сбылись, а также в каких аспектах, каким образом и по каким причинам это не произошло.
История ИИ восходит к декабрю 1943 года, когда нейрофизиологи Уоррен S. МакКаллоч и логик Уолтер Питтс опубликовали статью о нейронных сетях. Хотя эта статья не имела экспериментальных оснований, она вдохновила на "коннекционизм", предшественника современного глубокого обучения. Несмотря на то, что этот подход не имеет прямой связи с тем, как на самом деле работает мозг, искусственные нейронные сети часто описываются как "имитирующие мозг".
В процессе развития ИИ нам необходимо остерегаться смешивания инженерии и науки, смешивания науки и предположений, а также смешивания науки с наполненными математическими символами статьями. Более важно сопротивляться искушению иллюзии, что "человечество может создать машины, подобные человеку". Эта горделивая установка на протяжении последних 80 лет была катализатором технологических пузырей и периодических волнений в области ИИ.
Концепция общего ИИ(AGI), то есть быстрого появления машин с человеческим интеллектом или даже суперинтеллектом, является типичным представителем такого мышления. С прогнозов пионера ИИ Герберта Саймона в 1957 году, до уверенного утверждения Марвина Мински в 1970 году, и недавних предупреждений OpenAI о том, что суперумный ИИ может привести к исчезновению человечества, ожидания о скором достижении AGI всегда были. Однако эти прогнозы часто исходят из "ошибки первого шага", заключающейся в том, что если компьютер может выполнить задачу, ранее считавшуюся невозможной, даже если он делает это плохо, достаточно лишь дальнейшего технологического развития для ее безупречного выполнения.
Развитие ИИ прошло несколько этапов, начиная с первоначальной зависимости от повышения производительности аппаратного обеспечения, и позже вводя программное обеспечение и сбор данных. Экспертные системы, ставшие популярными в середине 1960-х годов, широко применялись в 1980-х, но к началу 1990-х годов они пришли в упадок из-за трудностей, связанных с получением и поддержанием знаний. Этот случай говорит нам о том, что даже если технология добилась первоначального успеха и широкого применения, это не обязательно приведет к созданию устойчивой новой индустрии.
В методах разработки ИИ символический ИИ на основе правил и статистический коннекционизм долгое время боролись за господство. После 2012 года коннекционизм возродился, и акцент разработки ИИ сместился из академической сферы в частный сектор. Однако в настоящее время отрасль все еще слишком сосредоточена на парадигме больших языковых моделей, игнорируя другие возможные направления развития.
Успех NVIDIA, безусловно, заслуживает похвалы, но, учитывая 80-летнюю историю развития ИИ, мы не должны возлагать все свои надежды на единственный технологический путь. Держать ухо востро и развиваться в различных направлениях, возможно, является ключом к долгосрочному здоровому развитию отрасли ИИ.