Lições da história de 80 anos de desenvolvimento da IA
Desde 1943, a inteligência artificial (AI) já percorreu 80 anos. Ao longo desta longa trajetória, a IA passou por diversas altas e baixas, desde os primeiros conceitos até o atual desenvolvimento robusto. Ao refletirmos sobre a história do desenvolvimento da IA, podemos resumir algumas valiosas lições aprendidas, que servirão de referência para o futuro desenvolvimento da IA.
A origem da IA pode ser rastreada até dezembro de 1943. Naquela época, os neurofisiologistas McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios, especulando como redes de neurônios simplificadas poderiam realizar operações lógicas simples através da transmissão de impulsos. Embora este artigo carecesse de base experimental, ele inspirou o "conectivismo", tornando-se a base teórica do aprendizado profundo moderno.
A primeira lição é: devemos estar atentos para não confundir engenharia com ciência, nem especulação com ciência. Ao mesmo tempo, devemos ser cautelosos com aqueles artigos repletos de símbolos matemáticos e fórmulas. O mais importante é resistir à ilusão de que "os humanos podem criar máquinas que são iguais a si mesmos". Essa mentalidade arrogante tem sido um catalisador para bolhas tecnológicas e a euforia da IA nas últimas 80 anos.
Na década de 1950, alguns pioneiros da IA começaram a prever a chegada da inteligência artificial geral (AGI). Eles acreditavam que máquinas com inteligência humana ou até mesmo superinteligência estavam prestes a aparecer. Essa expectativa até influenciou os gastos e políticas do governo. No entanto, foi somente no início do século 21 que as pessoas começaram a ter uma compreensão mais clara das limitações da AGI e da IA tradicional.
A segunda lição é: devemos olhar com cautela para aquelas novas tecnologias que parecem brilhantes e atraentes. Elas podem não ser muito diferentes das especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas. Como disse o especialista em deep learning LeCun, ainda nos faltam alguns elementos-chave que permitam que as máquinas aprendam de maneira tão eficiente quanto os humanos.
A terceira lição é: a distância entre não conseguir completar uma tarefa e completá-la de forma precária é geralmente muito menor do que a distância entre completá-la de forma precária e completá-la perfeitamente. Muitas pessoas caem na "falácia do primeiro passo", acreditando que, à medida que a tecnologia avança, as máquinas serão capazes de completar tarefas perfeitamente. No entanto, a realidade muitas vezes não é assim.
Na metade da década de 1960, o desenvolvimento da IA entrou em uma nova fase, introduzindo dois novos elementos: software e coleta de dados. Os sistemas especialistas foram muito populares, mas de repente entraram em declínio no início da década de 1990. Isso se deve principalmente ao fato de que o processo de aquisição de conhecimento é complicado e demorado, além de ter altos custos de manutenção.
A quarta lição é: mesmo que uma tecnologia tenha alcançado sucesso inicial, seja amplamente adotada e receba muitos investimentos, isso não garante que conseguirá se desenvolver de forma sustentável. A bolha tecnológica pode estourar a qualquer momento.
Na evolução da IA, duas abordagens, o simbolismo e o conexionismo, têm disputado a liderança. Durante muito tempo, a pesquisa em IA foi principalmente impulsionada pela academia, havendo uma forte divisão de facções. No entanto, nos últimos anos, o foco do desenvolvimento da IA mudou para o setor privado, mas todo o campo ainda tende a se concentrar em uma única direção de pesquisa.
A quinta lição é: não coloque todos os recursos em uma única direção de pesquisa em IA. Uma estratégia de pesquisa diversificada pode ser mais benéfica para o desenvolvimento a longo prazo da IA.
No geral, os 80 anos de desenvolvimento da IA deixaram-nos várias lições. Devemos manter uma atitude vigilante e aberta, reconhecendo tanto o potencial da IA quanto as suas limitações. Apenas aprendendo com as lições da história, poderemos entender melhor a direção futura do desenvolvimento da IA.
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BlockchainFoodie
· 08-05 23:28
assim como cozinhar novas receitas... a IA precisa de tempo para ferver e desenvolver os seus sabores únicos, para ser honesto.
Desenvolvimento da IA há 80 anos: 5 grandes lições que alertam para o futuro
Lições da história de 80 anos de desenvolvimento da IA
Desde 1943, a inteligência artificial (AI) já percorreu 80 anos. Ao longo desta longa trajetória, a IA passou por diversas altas e baixas, desde os primeiros conceitos até o atual desenvolvimento robusto. Ao refletirmos sobre a história do desenvolvimento da IA, podemos resumir algumas valiosas lições aprendidas, que servirão de referência para o futuro desenvolvimento da IA.
A origem da IA pode ser rastreada até dezembro de 1943. Naquela época, os neurofisiologistas McCulloch e o lógico Pitts publicaram um artigo sobre redes de neurônios, especulando como redes de neurônios simplificadas poderiam realizar operações lógicas simples através da transmissão de impulsos. Embora este artigo carecesse de base experimental, ele inspirou o "conectivismo", tornando-se a base teórica do aprendizado profundo moderno.
A primeira lição é: devemos estar atentos para não confundir engenharia com ciência, nem especulação com ciência. Ao mesmo tempo, devemos ser cautelosos com aqueles artigos repletos de símbolos matemáticos e fórmulas. O mais importante é resistir à ilusão de que "os humanos podem criar máquinas que são iguais a si mesmos". Essa mentalidade arrogante tem sido um catalisador para bolhas tecnológicas e a euforia da IA nas últimas 80 anos.
Na década de 1950, alguns pioneiros da IA começaram a prever a chegada da inteligência artificial geral (AGI). Eles acreditavam que máquinas com inteligência humana ou até mesmo superinteligência estavam prestes a aparecer. Essa expectativa até influenciou os gastos e políticas do governo. No entanto, foi somente no início do século 21 que as pessoas começaram a ter uma compreensão mais clara das limitações da AGI e da IA tradicional.
A segunda lição é: devemos olhar com cautela para aquelas novas tecnologias que parecem brilhantes e atraentes. Elas podem não ser muito diferentes das especulações anteriores sobre a inteligência das máquinas. Como disse o especialista em deep learning LeCun, ainda nos faltam alguns elementos-chave que permitam que as máquinas aprendam de maneira tão eficiente quanto os humanos.
A terceira lição é: a distância entre não conseguir completar uma tarefa e completá-la de forma precária é geralmente muito menor do que a distância entre completá-la de forma precária e completá-la perfeitamente. Muitas pessoas caem na "falácia do primeiro passo", acreditando que, à medida que a tecnologia avança, as máquinas serão capazes de completar tarefas perfeitamente. No entanto, a realidade muitas vezes não é assim.
Na metade da década de 1960, o desenvolvimento da IA entrou em uma nova fase, introduzindo dois novos elementos: software e coleta de dados. Os sistemas especialistas foram muito populares, mas de repente entraram em declínio no início da década de 1990. Isso se deve principalmente ao fato de que o processo de aquisição de conhecimento é complicado e demorado, além de ter altos custos de manutenção.
A quarta lição é: mesmo que uma tecnologia tenha alcançado sucesso inicial, seja amplamente adotada e receba muitos investimentos, isso não garante que conseguirá se desenvolver de forma sustentável. A bolha tecnológica pode estourar a qualquer momento.
Na evolução da IA, duas abordagens, o simbolismo e o conexionismo, têm disputado a liderança. Durante muito tempo, a pesquisa em IA foi principalmente impulsionada pela academia, havendo uma forte divisão de facções. No entanto, nos últimos anos, o foco do desenvolvimento da IA mudou para o setor privado, mas todo o campo ainda tende a se concentrar em uma única direção de pesquisa.
A quinta lição é: não coloque todos os recursos em uma única direção de pesquisa em IA. Uma estratégia de pesquisa diversificada pode ser mais benéfica para o desenvolvimento a longo prazo da IA.
No geral, os 80 anos de desenvolvimento da IA deixaram-nos várias lições. Devemos manter uma atitude vigilante e aberta, reconhecendo tanto o potencial da IA quanto as suas limitações. Apenas aprendendo com as lições da história, poderemos entender melhor a direção futura do desenvolvimento da IA.