Điều hướng qua Đông lạnh AI: Bài học từ quá khứ

Trong mùa đông của AI, công nghệ không chỉ là một từ bẩn thỉu

Điều hướng mùa đông AI: Khi nhìn lại, chúng tôi thấy rằng thập kỷ qua là một giai đoạn tuyệt vời đối với trí tuệ nhân tạo và các nhà nghiên cứu của nó. Đây là lúc chúng ta thấy AI có vai trò năng động và tiến hóa hơn, cho dù trong cuộc sống nghề nghiệp hay cá nhân. Sự nhiệt tình và niềm tin về AI nói chung đã tăng lên kể từ mức thấp nhất vào đầu những năm 1990. Bắt đầu từ năm 2012, sự quan tâm đến trí tuệ nhân tạo (đặc biệt là các lĩnh vực máy học) từ cộng đồng nghiên cứu và doanh nghiệp đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về tài trợ và đầu tư, dẫn đến sự bùng nổ AI hiện tại (cho đến năm 2023).

AI mùa đông thực sự là gì?

AI mang tính chu kỳ khi nói đến sự cường điệu và tiến bộ. Tại một thời điểm, công nghệ đã đạt đến mức độ chú ý chóng mặt của giới truyền thông và tài trợ của ngành. Đồng thời, nó đang trải qua mặt khác của chu kỳ cường điệu AI trong vòng tiếp theo của chu kỳ – mùa đông AI. ThinkAutomation tuyên bố: “Đây là thời điểm mà ‘trí tuệ nhân tạo’ đang suy yếu dần về cả mặt hỗ trợ và cải tiến. Trong mùa đông của AI, công nghệ này trở thành một từ bẩn thỉu, đồng nghĩa với những lời hứa hão. Nó không còn được chú ý, không còn được chú ý nữa. công chúng thất vọng.” Về cơ bản, đây là một thuật ngữ mô tả điểm thấp nhất trong AI khi lãi suất giảm, tiến độ bị cản trở và nguồn tài trợ thấp.Và rất có thể thế giới ở giai đoạn hiện tại đang hướng tới một tình huống như vậy.

Các chuyên gia nói gì về AI Winter

Katja Hoffman, nhà nghiên cứu chính tại Microsoft Research ở Cambridge, cho biết “Tôi nghĩ AI đang chuyển sang một giai đoạn mới”. Tuy nhiên, một số chuyên gia tin rằng sẽ là sai lầm nếu coi giai đoạn mới này là mùa đông AI, vì hàng tỷ đô la đang được đầu tư vào AI và có thể sẽ có nhiều đột phá hơn ở phía trước. Ngoài ra, giám khảo Robot Wars Noel Sharkey, giáo sư về AI và người máy tại Đại học Sheffield, nói với BBC rằng ông thích thuật ngữ “AI mùa thu” – và một số người khác cũng đồng ý. Cựu giám đốc AI của Facebook, Yann LeCun nói với IEEE Spectrum, “AI đã trải qua nhiều mùa đông AI vì mọi người yêu cầu những thứ họ không thể cung cấp.” Theo nhà nghiên cứu AI Filip Piekniewski, đồng thời cũng là một nhà phê bình, cho biết: “Nỗi sợ hãi về mùa đông sắp tới gần như nông cạn. Học sâu đã chậm lại trong những năm gần đây.” Trong một bài báo năm 2018 của mình, Piekniewski, sau khi thảo luận về nhiều khía cạnh của mùa đông AI và sự cường điệu của nó, đã kết luận rằng “Dự đoán một mùa đông AI cũng giống như dự đoán sự sụp đổ của thị trường chứng khoán – không thể nói chính xác khi nào nó sẽ xảy ra, nhưng gần như chắc chắn rằng nó sẽ xem xét tại một thời điểm. Cũng giống như trước khi thị trường chứng khoán sụp đổ, có những dấu hiệu cho thấy sự sụp đổ sắp xảy ra, nhưng câu chuyện quá mạnh mẽ khiến người ta dễ dàng bỏ qua nó, mặc dù nó có vẻ hiển nhiên. Theo tôi, có là những dấu hiệu cho thấy sự suy giảm nghiêm trọng trong lĩnh vực học sâu (và có lẽ trong AI nói chung, vì thuật ngữ này đã bị lạm dụng bởi tuyên truyền quảng cáo của các công ty). ” có phải là mùa đông năm nay không? Tôi không biết. Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo? Tôi không biết. Nhưng tôi khá chắc chắn rằng nó sẽ đến, có lẽ sớm thôi.

Phần kết luận

Gọi nó là AI mùa đông hay AI mùa thu; sự thật ở đâu đó nằm ở chỗ những gì được hứa hẹn với sự cường điệu đã không được thực hiện đúng hạn và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo về mặt lãi suất, kinh phí và việc thực hiện đều có thể dự đoán được. Cựu nhà nghiên cứu AI của Amazon, Catherine Breslin cho biết: “Trong thập kỷ tới, tôi hy vọng chúng ta sẽ thấy một cái nhìn thực tế và đo lường hơn về khả năng của AI, thay vì sự cường điệu mà chúng ta đã thấy cho đến nay.” Bỏ qua sự cường điệu và thoát ra khỏi khuôn mẫu ‘từ thông dụng’, một số người hy vọng rằng AI có thể hoạt động đúng như những gì nó đã được lập trình để thực hiện. Các nhà nghiên cứu có thể coi trọng những gì hiện có để đáp ứng thực tế ngày nay hơn là những gì nó có thể được thổi phồng để làm. Samim Winiger, cựu nhà nghiên cứu AI tại Google ở ​​Berlin, cho biết: “Những thứ khác nhau được gộp vào thuật ngữ” AI “sẽ được công nhận và thảo luận riêng.”