Der Winter führt zum Frühling

Neuauflage von Plato

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Baumansicht im Winter und Sommer

Ich bin erstaunt über KI.

Ich verwende ChatGPT derzeit für alles: Geschäftsideen, Abendessenrezepte, Grammatiktipps, Do-it-yourself-Projekte, philosophische Fragen, medizinische Forschung, mathematische Probleme, Programmierhilfe und Selbstverbesserung.

In meiner Familie ist es zu einem Witz geworden, dass ich jede Frage mit „Warum fragst du nicht ChatGPT?“ beantworte.

Sie sagen: „Warum nicht? U Frag ChatGPT, da es dein Freund ist?“

Ich verwende ChatGPT als Hilfe bei der Recherche dieser Kolumnen. (Aber nicht indem ich sie schreibe – das bin ich, Baby.)

Für diejenigen von uns, die nicht im KI-Bereich tätig sind, kann es so aussehen, als wäre ChatGPT über Nacht entstanden. Tatsächlich zog es allein schätzungsweise 100 Millionen Nutzer an zwei Monate nach dem Start – das möglicherweise das schnellste Wachstum einer Internetanwendung in der Geschichte ist.

Seitdem scheint das Wachstum jedoch nachgelassen zu haben, was die Washington Post erklärte: „Erschüttert den Glauben an die KI-Revolution.“ Die Regierungen beeilen sich regulieren die Technologie. Ein geschätzter 75% der Unternehmen wollen KI verbieten.

Zuerst lieben sie dich, dann hassen sie dich. Aber für die KI-OGs ist das nichts Neues.

Für diejenigen, die das Gefühl haben, dass wir uns mitten in einem weiteren Krypto-Winter befinden, Bitcoin an der 25,000-Dollar-Marke feststeckt und außer dem FTX-Gerichtsverfahren nichts vorankommt, ist es hilfreich, einen Blick auf die Geschichte der KI zu werfen.

Wussten Sie, dass es KI-Winter gab?

KI-Winter > Krypto-Winter

Tatsächlich gab es solche mehr KI-Winter als Krypto-Winter, einfach weil es die Technologie schon länger gibt.

In den 1940er und 1950er Jahren gab es zwar umfangreiche Grundlagenforschung zu „Denkmaschinen“, diese befand sich jedoch in einem fortgeschrittenen Stadium 1956 Dartmouth-Werkstatt dass „künstliche Intelligenz“ zu einem formalisierten Studienfach wurde.

Dies war ein achtwöchiger Workshop, bei dem sie die großen Köpfe an einem Ort zusammenbrachten: Genies wie Marvin Minsky (der später die KI-Abteilung des MIT mitbegründete), John McCarthy (der später den Begriff „künstliche Intelligenz“), und angeblich sogar John Nash (später gespielt von Russell Crowe in A Beautiful Mind).

Heute haben sie alle Wikipedia-Seiten.

Der Legende nach hatten sie das gesamte Obergeschoss der Mathematikabteilung von Dartmouth zu vermasseln. Jeden Tag stellte jemand einen Vortrag oder eine Idee vor und diskutierte dann. Ein Teilnehmer beschrieb die Atmosphäre: „Es war sehr interessant, sehr anregend, sehr aufregend.“

Es war wie ein Sommercamp für Nerds. Wir können uns vorstellen, dass diese wunderbaren Köpfe alle das Seminar mit dem Gedanken verließen: KI ist da. Es ist angekommen.

Denken Sie daran, dies geschah in 1956. Lassen Sie mich ChatGPT konsultieren, um zu berechnen, wie lange das her ist.

Warten.

Meine Güte. Ich hätte einen Taschenrechner benutzen sollen.

Vor 67 Jahren. Hätte das in meinem Kopf tun können.

Siebenundsechzig Jahre vom Dartmouth-Workshop bis zu ChatGPT. Und es war ein verdammt steiniger Weg.

Der erste KI-Winter: „Der Wodka ist gut, aber das Fleisch ist faul“

Überraschenderweise gelang der erste KI-Durchbruch schnell, als frühe Computer vielversprechende Ergebnisse bei der Sprachübersetzung zeigten. Die Medien haben diese Entwicklungen hochgespielt: Übersetzungsmaschinen stehen vor der Tür!

Die US-Regierung erkannte die Chance, Nachrichten schnell vom Russischen ins Englische zu entschlüsseln, eine mächtige Waffe im Kalten Krieg mit der Sowjetunion, und das Geld für die KI-Forschung begann zu fließen.

Natürlich war die Sprachübersetzung schwieriger als es schien, und alle unterschätzten die Schwierigkeit, Computer dazu zu bringen, den „gesunden Menschenverstand“ zu verstehen. Das berühmte Beispiel war die Aufforderung an die Maschine, den Satz „Der Geist ist willig, aber das Fleisch ist schwach“ zu übersetzen, was zu „Der Wodka ist gut, aber das Fleisch ist faul“ wurde.

Diese Enttäuschung über den Fortschritt früher KI-Forschungsprojekte führte dazu ein anderer Forschungsprojekt der Regierung, bei dem festgestellt wurde, dass KI-Übersetzungen langsamer und teurer sind als menschliche Übersetzungen. Die Finanzierung versiegte und der erste KI-Winter begann.

Blume blüht im Schnee

Der zweite KI-Winter: „Neuronale Netze sind ein No-Go“

Aber die Bauherren bauten weiter.

In den 1960er Jahren waren neuronale Netze das heiße Thema, was das Interesse am KI-Bereich neu entfachte. Joseph Weizenbaum am MIT entwickelte ELIZA, das wie eine primitive Version von ChatGPT war (Versuchen Sie es hier). Eine neue KI-Programmiersprache, Prolog, wurde in Frankreich entwickelt von Alain Kolmerauer.

Es begann wieder Geld einzuströmen.

Diesmal war der Hype noch größer. Laut KI-Forscher Hans Moravec gerieten KI-Forscher in ein „Netz zunehmender Übertreibungen“. Sie würden lächerliche Behauptungen darüber aufstellen, was KI erreichen könnte, um den großen staatlichen Zuschuss zu gewinnen. Wenn sie dann nicht lieferten, stellten sie noch lächerlichere Behauptungen auf, um den nächsten Zuschuss zu erhalten.

Als die britische Regierung den Mathematiker fragte Sir James Lighthill Als er einige Jahre später einen Bericht über den Stand der KI verfasste, kritisierte er die Technologie und verwies darauf, dass sie ihre „großartigen Ziele“ überhaupt nicht erreicht habe. Der von den Medien verstärkte Bericht führte dazu, dass die britische Regierung geschlossen wurde alle KI-Finanzierung im Vereinigten Königreich, mit Ausnahme einiger Forschungsuniversitäten.

Der Lighthill-Bericht sorgte für eine Flut schlechter Publicity. Und der zweite KI-Winter erstarren Bodac.

Der dritte KI-Winter: „Unternehmen werden sie nicht nutzen“

Aber die Bauherren bauten weiter.

Das dritte Wiederaufleben der KI in den frühen 1980er Jahren wurde von Unternehmen vorangetrieben, die im Einsatz von KI-Technologie einen enormen Wettbewerbsvorteil sahen. Diese „Expertensysteme“ wurden in Carnegie Mellon für DEC als Prototypen entwickelt, wodurch das Computerunternehmen schätzungsweise 40 Millionen US-Dollar einsparte.

Diesmal wurde der Hype-Zyklus durch die ehrgeizigen Ziele Japans noch weiter angeheizt Computersysteme der fünften Generation Projekt, das darauf abzielte, einen neuen Computertyp für KI zu entwickeln. Plötzlich wollte jedes große Unternehmen ein „Expertensystem“.

Im Jahr 1984 prägten Marvin Minsky und Roger Schank, zwei der OG-KI-Forscher, auf einer Branchenkonferenz den Begriff „KI-Winter“ und argumentierten, dass die Erwartungen an KI so hoch seien, dass Enttäuschungen sicher folgen würden.

Tatsächlich kollidierte der Hype der Erwartungen bald mit der enttäuschenden Realität, dass diese „Expertensysteme“ schwierig und teuer in der Wartung waren, während das Projekt der fünften Generation in Tränen ausging. Allzweck-KI schien so weit entfernt wie eh und je.

Wieder einmal brach der Krypto-Winter an. Minsky und Schank lagen mit ihren Vorhersagen richtig; Andererseits hatten sie diesen Film schon einmal gesehen.

Sichtbarkeit

Der Tiefpunkt der Desillusionierung

Das Forschungsunternehmen Gartner hat dieses Hype-Zyklus-Diagramm erstellt, um zu beschreiben, wie sich neue Technologien typischerweise durchsetzen: Es gibt einen anfänglichen Euphorieboom, bei dem jeder von den Möglichkeiten der neuen Technologie begeistert ist: ein Telefon in deiner Tasche! Digitales Geld! Selbstfahrende Autos!

Jedoch müssen auch Technologie braucht Zeit.

Die Menschen werden ungeduldig und das öffentliche Interesse schwindet. Experten sind sauer, weil die neue Technologie nicht hält, was sie verspricht. Dies wird als „Tal der Desillusionierung“ oder „Winter“ bezeichnet.

Aber die Bauherren bauen weiter. Sie arbeiten in wenig bekannten Labors und Garagen und erzielen nach und nach Durchbrüche, einen nach dem anderen, der sich langsam zu der versprochenen Vision zusammenfügt – oft auch zu einer weitaus umfassenderen Vision.

Dieser „Abstieg der Aufklärung“ vollzieht sich still und schleichend, während der Rest der Welt die Technologie aufgegeben hat, wie es auch bei der KI der Fall war. In den 1990er Jahren war KI so aus der Mode gekommen, dass einige Forscher ihrer Arbeit andere Namen gaben (z. B. „maschinelles Lernen“ oder „Computerintelligenz“).

Genauer wäre es jedoch, den Gartner-Hype-Zyklus als einen darzustellen Serie von Hype-Zyklen, einer nach dem anderen, der jeweils zu immer höheren Plateaus führt, wie in Ray Dalios „Die Prinzipien"

Gartner-Hype-Zyklus

Die in einem Zyklus kontinuierlicher Verbesserung aufeinander stapeln:

Gartner-Zyklus

Was schließlich in einer Supernova-Singularität wie dem diesjährigen Start von ChatGPT gipfelt. Es geschah Stück für Stück, über 67 Jahre hinweg, dann geschah es alles einmal.

Obwohl es Krypto erst seit 2008 gibt, sind die Ähnlichkeiten tiefgreifend.

Dieser Markt hat auch Achterbahn-Hype-Zyklen erlebt: Der erste Krypto-Winter 2015 führte zum ICO-Boom 2017, gefolgt vom Krypto-Winter 2018-2019, dem „DeFi-Sommer“ 2020 und dann dem Zusammenbruch von Terra/FTX/Banking System und der darauffolgende Winter.

Jedes Mal kollidieren überhöhte Erwartungen mit der harten Realität und wir geraten in den Tiefpunkt der Ernüchterung.

Wie die KI verstecken seriöse Forscher und Unternehmen ihre Kryptoarbeit mittlerweile hinter Euphemismen wie „digitale Vermögenswerte“ oder „digitale Ledger-Technologie“.

Und die Nachrichtenmedien nähren diesen Branchenpessimismus, indem sie jeden Schritt im FTX-Prozess, jede SEC-Klage implizit abdecken Ich habe es dir gesagt.

Unterdessen bauen die Bauherren weiter.

Und die Anleger investieren weiter.

Heute werde ich Sie daran erinnern Der Winter führt immer zum Frühling. Das ist bei KI so oft passiert, so wie es auch bei Krypto noch einmal passieren wird.

Wenn das nächste große Ding auftaucht – sei es ein regulatorischer Durchbruch, eine neue K-Pop-Single, die als NFT veröffentlicht wird, oder ein neuer Chef der SEC – folgen wir nicht dem Hype-Zyklus, sondern investieren einfach einen Monat später geduldig weiter Monat, in unserem Portfolio der Blockchain-Gläubigen.

Der Jahreszeitenwechsel. Aber unsere Anlagestrategie bleibt dieselbe.

Packen Sie sich ein, aber kleiden Sie sich in Schichten. Denn früher oder später wird es wieder heiß.

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