Có phải mùa đông AI là không thể tránh khỏi?

Theo Wikipedia (trích dẫn bỏ qua):

Trong lịch sử trí tuệ nhân tạo, một mùa đông AI là giai đoạn giảm kinh phí và hứng thú với nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Thuật ngữ này được đặt ra bởi sự tương tự với ý tưởng về một mùa đông hạt nhân. Lĩnh vực này đã trải qua một số chu kỳ cường điệu, tiếp theo là sự thất vọng và chỉ trích, tiếp theo là cắt giảm tài trợ, tiếp theo là các năm lãi suất được gia hạn hoặc nhiều thập kỷ sau đó.

Trang Wikipedia thảo luận một chút về nguyên nhân của mùa đông AI. Tuy nhiên, tôi tò mò liệu có thể ngăn chặn Mùa đông AI xảy ra hay không. Tôi thực sự không thích việc phân bổ sai nguồn lực gây ra bởi đầu tư quá mức, sau đó là đầu tư dưới mức.

Một trong những nguyên nhân của mùa đông AI được liệt kê trên trang Wikipedia đó là "sự cường điệu":

Mùa đông AI có thể được hiểu một phần là một chuỗi các kỳ vọng quá mức và sự sụp đổ tiếp theo được thấy trong thị trường chứng khoán và được minh họa bằng bong bóng đường sắt và bong bóng dotcom. Trong một mô hình chung trong sự phát triển của công nghệ mới (được gọi là chu kỳ cường điệu), một sự kiện, điển hình là một bước đột phá về công nghệ, tạo ra sự công khai để nuôi dưỡng bản thân để tạo ra một "đỉnh cao của sự kỳ vọng", sau đó là "máng vỡ". Vì tiến bộ khoa học và công nghệ không thể theo kịp với sự gia tăng được thúc đẩy bởi sự kỳ vọng của các nhà đầu tư và các bên liên quan khác, một sự cố phải xảy ra. Công nghệ AI dường như không phải là ngoại lệ đối với quy tắc này.

Và dường như đoạn này chỉ ra rằng bất kỳ công nghệ mới nào cũng sẽ bị mắc kẹt trong mô hình "kỳ vọng tăng cao" này theo sau là sự vỡ mộng.

Vì vậy, mùa đông AI là không thể tránh khỏi? Có phải tất yếu là các công nghệ AI sẽ luôn bị áp đảo trong tương lai và những "sửa chữa" nghiêm trọng sẽ luôn xảy ra? Hoặc có thể có cách nào để quản lý chu kỳ cường điệu này để ngăn chặn sự tăng / giảm nghiêm trọng về tài trợ?

Tôi nghĩ rằng theo định nghĩa chặt chẽ của từ không thể tránh khỏi, không, các sự kiện AI Winter trong tương lai là không thể tránh khỏi. Tuy nhiên, có khả năng hoặc không có khả năng, có thể kiểm soát chi tiêu nghiên cứu và tạo ra một kế hoạch tài trợ ổn định hơn cho nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo. Bởi vì có thể tránh một sự kiện AI Winter, một sự kiện là không thể tránh khỏi .

Vâng - sẽ luôn có Gartner Hype C chu kỳ dẫn đến "Mùa đông AI" - đó chỉ là một thực tế của bản chất con người trong các nhóm lớn. Không có bằng chứng nào tốt hơn cho tâm lý "Chu kỳ Hype" so với thị trường chứng khoán trong cách nó phản ứng cả cao và thấp với bất kỳ mặt hàng nóng nào. AI dễ bị ảnh hưởng hơn bởi điều này khi AI có xu hướng chạm vào con người theo những cách rất thực - liệu công nghệ này có trở nên thông minh hơn tôi không? Nó sẽ thay thế tôi? Nó sẽ tiếp quản? Có phải chúng ta đang xây dựng cuộc sống mới? Ai kiểm soát điều này? mà đối với những người thực sự xây dựng hoặc biết điều gì đó về các kỹ thuật và khái niệm này sẽ nói rằng chúng ta còn rất lâu mới có thể thực hiện được ngay từ đầu. Để xây dựng các hệ thống tốt nhất có thể bắt chước trí thông minh của một đứa trẻ hai tuổi, chúng tôi sẽ coi đó là một thành công lớn.

Các chu kỳ cường điệu là quy tắc ngày nay, và AI luôn là một chủ đề tuyệt vời cho sự cường điệu không thể tin được và điên rồ. Ý tôi là điều đơn giản như nhận dạng giọng nói vẫn không hoạt động đúng, nhưng mọi người đang thảo luận làm thế nào để sống sót sau cuộc nổi dậy của các cỗ máy hủy diệt. Vì vậy, trừ khi chúng ta có thể điều chỉnh sự cường điệu xuống, mùa đông AI tiếp theo là không thể tránh khỏi.

Tôi có thể nói rằng AI Winter đã xảy ra vào những năm 2000 khi các hệ thống chuyên gia được áp dụng để gây bất lợi cho các hệ thống nhận thức, ví dụ, mạng lưới thần kinh được hiểu kém từ đó và vì họ đã đầu tư ít ỏi từ các công ty lớn, Google là một ngoại lệ khét tiếng. Chỉ khoảng 3 năm trước, với những thứ như IBM Watson và những chiếc xe không người lái, lĩnh vực này bắt đầu thu hút sự chú ý đáng kể. Và bây giờ tôi nghi ngờ nó sẽ bị bỏ qua một lần nữa, nghiên cứu đã được thực hiện từ các luận án tiến sĩ tiên tiến và ngày càng lan rộng.