Desenvolvimento da IA em 80 anos: experiências e lições
A inteligência artificial (AI) passou por altos e baixos nos últimos 80 anos. Embora seja difícil prever o futuro desenvolvimento da IA, rever a história pode nos ajudar a entender melhor por que as previsões passadas não se concretizaram, e em quais aspectos, de que forma e por quais razões não se realizaram.
A história do desenvolvimento da IA começou em dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes neuronais idealizadas. Embora este artigo carecesse de evidências experimentais, ele inspirou o "conectivismo", que é a abordagem dominante da IA de aprendizado profundo hoje em dia. No entanto, esse método não tem relação com a maneira como o cérebro realmente funciona, embora frequentemente seja descrito como "imitar o cérebro".
Isso nos lembra de estar atentos a confundir engenharia com ciência, e ciência com especulação. Mais importante, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que a humanidade pode criar máquinas que são como seres humanos. Esse orgulho tem sido um catalisador para a bolha tecnológica e o entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Desde a década de 1950, houve previsões sobre a iminente chegada da IA geral(AGI). No entanto, essas previsões muitas vezes se baseiam na "falácia do primeiro passo", ou seja, acreditam que, assim que uma máquina conseguir realizar uma tarefa que antes era considerada impossível, mesmo que o faça muito mal, apenas mais desenvolvimento técnico será necessário para que seja executada perfeitamente. A verdade 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.
A partir da metade da década de 1960, os sistemas especialistas focaram na aquisição e programação do conhecimento do mundo real. No entanto, no início da década de 1990, essa onda de IA estourou, principalmente devido ao processo de aquisição de conhecimento ser complicado, demorado e caro. Isso indica que, mesmo após dez ou quinze anos de adoção ampla e de investimentos significativos, pode não ser suficiente para gerar uma "nova indústria" duradoura.
Durante muito tempo, a IA simbólica baseada em regras e o conexionismo baseado em estatísticas estiveram em disputa pela supremacia. Antes do renascimento do conexionismo em 2012, a pesquisa em IA era principalmente impulsionada pela academia, existindo dogmatismo. No entanto, nos últimos anos, o foco do desenvolvimento da IA mudou para o setor privado, mas todo o campo ainda se apega a uma única direção de pesquisa. Isso nos lembra para não colocarmos todos os "ovos" da IA no mesmo "cesto".
Ao rever os 80 anos de desenvolvimento da IA, estas lições podem ajudar as atuais empresas líderes em IA a enfrentar as oscilações futuras. Manter-se alerta, diversificar o desenvolvimento e reconhecer a incerteza do progresso tecnológico serão fundamentais para o desenvolvimento futuro da IA.
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SchrodingerWallet
· 07-20 08:42
A tecnologia também não escapa do ciclo dos idiotas.
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LiquidityNinja
· 07-20 08:26
O mundo da tecnologia muda três vezes ao dia, é realmente absurdo.
80 anos de desenvolvimento da IA: uma revelação da passagem do fervor à razão
Desenvolvimento da IA em 80 anos: experiências e lições
A inteligência artificial (AI) passou por altos e baixos nos últimos 80 anos. Embora seja difícil prever o futuro desenvolvimento da IA, rever a história pode nos ajudar a entender melhor por que as previsões passadas não se concretizaram, e em quais aspectos, de que forma e por quais razões não se realizaram.
A história do desenvolvimento da IA começou em dezembro de 1943, quando o neurofisiologista McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes neuronais idealizadas. Embora este artigo carecesse de evidências experimentais, ele inspirou o "conectivismo", que é a abordagem dominante da IA de aprendizado profundo hoje em dia. No entanto, esse método não tem relação com a maneira como o cérebro realmente funciona, embora frequentemente seja descrito como "imitar o cérebro".
Isso nos lembra de estar atentos a confundir engenharia com ciência, e ciência com especulação. Mais importante, devemos resistir à ilusão de que "somos como deuses", ou seja, a crença de que a humanidade pode criar máquinas que são como seres humanos. Esse orgulho tem sido um catalisador para a bolha tecnológica e o entusiasmo cíclico da IA nos últimos 80 anos.
Desde a década de 1950, houve previsões sobre a iminente chegada da IA geral(AGI). No entanto, essas previsões muitas vezes se baseiam na "falácia do primeiro passo", ou seja, acreditam que, assim que uma máquina conseguir realizar uma tarefa que antes era considerada impossível, mesmo que o faça muito mal, apenas mais desenvolvimento técnico será necessário para que seja executada perfeitamente. A verdade 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.
A partir da metade da década de 1960, os sistemas especialistas focaram na aquisição e programação do conhecimento do mundo real. No entanto, no início da década de 1990, essa onda de IA estourou, principalmente devido ao processo de aquisição de conhecimento ser complicado, demorado e caro. Isso indica que, mesmo após dez ou quinze anos de adoção ampla e de investimentos significativos, pode não ser suficiente para gerar uma "nova indústria" duradoura.
Durante muito tempo, a IA simbólica baseada em regras e o conexionismo baseado em estatísticas estiveram em disputa pela supremacia. Antes do renascimento do conexionismo em 2012, a pesquisa em IA era principalmente impulsionada pela academia, existindo dogmatismo. No entanto, nos últimos anos, o foco do desenvolvimento da IA mudou para o setor privado, mas todo o campo ainda se apega a uma única direção de pesquisa. Isso nos lembra para não colocarmos todos os "ovos" da IA no mesmo "cesto".
Ao rever os 80 anos de desenvolvimento da IA, estas lições podem ajudar as atuais empresas líderes em IA a enfrentar as oscilações futuras. Manter-se alerta, diversificar o desenvolvimento e reconhecer a incerteza do progresso tecnológico serão fundamentais para o desenvolvimento futuro da IA.