L'inverno porta alla primavera

Ripubblicato da Platone

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vista ad albero invernale ed estiva

Sono stupito dall'intelligenza artificiale.

Attualmente utilizzo ChatGPT per tutto: idee imprenditoriali, ricette per la cena, consigli grammaticali, progetti fai-da-te, domande filosofiche, ricerca medica, problemi di matematica, aiuto per la programmazione e auto-miglioramento.

È diventato uno scherzo ricorrente nella mia famiglia il fatto che io risponda a ogni domanda con "Perché non chiedi a ChatGPT?"

Dicono: “Perché no? Tu chiedi a ChatGPT, visto che è il tuo ragazzo?"

Utilizzo ChatGPT per assistenza nella ricerca di queste colonne. (Ma non scrivendoli: questo è tutto merito mio, tesoro.)

A quelli di noi che non lavorano nel campo dell'intelligenza artificiale, può sembrare che ChatGPT sia nato da un giorno all'altro. In effetti, ha attirato solo circa 100 milioni di utenti due mesi dopo il lancio – che potrebbe rappresentare la crescita più rapida di un’applicazione Internet nella storia.

Da allora, tuttavia, sembra che la crescita si sia attenuata, cosa che il Washington Post ha dichiarato essere “scuotendo la fiducia nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale.” I governi si stanno affrettando regolare la tecnologia. Uno stimato 75% di aziende stanno cercando di vietare l’intelligenza artificiale.

Prima ti amano, poi ti odiano. Ma per gli esperti di intelligenza artificiale questa non è una novità.

Per coloro che ritengono che siamo nel mezzo di un altro inverno crittografico, con Bitcoin bloccato al livello di $ 25,000 e nulla che vada avanti tranne il caso giudiziario FTX, è utile guardare alla storia dell'intelligenza artificiale.

Sapevi che ci sono stati inverni AI?

Inverni AI > Inverni cripto

In effetti, ci sono stati Scopri di più Inverni dell’intelligenza artificiale rispetto a inverni delle criptovalute, semplicemente perché la tecnologia esiste da più tempo.

Sebbene negli anni Quaranta e Cinquanta vi fosse una buona dose di ricerca fondamentale sulle “macchine pensanti”, Laboratorio di Dartmouth del 1956 che l’“intelligenza artificiale” è diventata un campo di studio formalizzato.

Si è trattato di un seminario di otto settimane in cui hanno riunito i grandi cervelli in un unico posto: geni come Marvin Minsky (che in seguito ha co-fondato il dipartimento di intelligenza artificiale del MIT), John McCarthy (che in seguito co-fondò il termine “intelligenza artificiale”), e presumibilmente anche John Nash (poi interpretato da Russell Crowe in A Beautiful Mind).

Oggi hanno tutti pagine Wikipedia.

La leggenda narra che avevano a che fare con l'intero piano superiore del dipartimento di matematica di Dartmouth. Ogni giorno qualcuno presentava un articolo o un'idea, poi si discuteva. Come un partecipante ha descritto l’atmosfera: “È stato molto interessante, molto stimolante, molto emozionante”.

Era come un campo estivo per nerd. Possiamo immaginare che queste splendide menti abbiano lasciato il seminario pensando: L'intelligenza artificiale è qui. È arrivato.

Ricorda, questo è successo in 1956. Vorrei consultare ChatGPT per calcolare quanto tempo fa è stato.

In attesa.

Sheesh. Avrei dovuto usare una calcolatrice.

67 anni fa. Avrei potuto farlo nella mia testa.

Sessantasette anni dal workshop di Dartmouth a ChatGPT. Ed è stata una strada davvero accidentata lungo il percorso.

Il primo inverno dell’IA: “La Vodka è buona, ma la carne è marcia”

Sorprendentemente, la prima svolta nell’intelligenza artificiale è avvenuta rapidamente, quando i primi computer si sono rivelati promettenti nella traduzione linguistica. I media hanno pubblicizzato questi sviluppi: le macchine per la traduzione sono proprio dietro l'angolo!

Il governo degli Stati Uniti vide l’opportunità di decodificare rapidamente i messaggi dal russo all’inglese, un’arma potente nella Guerra Fredda con l’Unione Sovietica, e i soldi per la ricerca sull’intelligenza artificiale iniziarono ad affluire.

Naturalmente, la traduzione linguistica era più difficile di quanto sembrasse, e tutti sottovalutavano la difficoltà di far comprendere ai computer il “buon senso”. Il famoso esempio consisteva nel chiedere alla macchina di tradurre la frase “Lo spirito è pronto, ma la carne è debole”, che diventava “La vodka è buona, ma la carne è marcia”.

Questa delusione nel progresso dei primi progetti di ricerca sull’intelligenza artificiale ha portato a un altro progetto di ricerca governativo, che ha scoperto che la traduzione tramite intelligenza artificiale era più lenta e più costosa della traduzione umana. I fondi si esaurirono e iniziò il primo inverno dell’IA.

il fiore sboccia nella neve

Il secondo inverno dell’intelligenza artificiale: “Le reti neurali sono vietate”

Ma i costruttori continuarono a costruire.

Negli anni ’1960 il tema caldo erano le reti neurali, che iniziarono a riaccendere l’interesse nel campo dell’intelligenza artificiale. Joseph Weizenbaum del MIT ha sviluppato ELIZA, che era come una versione primitiva di ChatGPT (provalo qui). Un nuovo linguaggio di programmazione AI, Prolog, è stato sviluppato in Francia da Alain Colmerau.

Il denaro ricominciò ad affluire.

Questa volta l’hype è stato ancora più alto. Secondo il ricercatore di intelligenza artificiale Hans Moravec, i ricercatori di intelligenza artificiale hanno iniziato a rimanere intrappolati in una “rete di crescente esagerazione”. Farebbero affermazioni ridicole su ciò che l’intelligenza artificiale potrebbe ottenere per ottenere il grande sussidio governativo. Poi, quando non riuscivano a raggiungere i risultati, avrebbero fatto affermazioni ancora più ridicole per vincere la sovvenzione successiva.

Così quando il governo britannico chiese al matematico Sir James Lighthill Per produrre un rapporto sullo stato dell’intelligenza artificiale qualche anno dopo, ha criticato la tecnologia, citando il suo totale fallimento nel raggiungere i suoi “grandiosi obiettivi”. Il rapporto, amplificato dai media, ha portato il governo britannico alla chiusura contro tutti i Finanziamenti all’intelligenza artificiale nel Regno Unito, ad eccezione di una manciata di università di ricerca.

Il rapporto Lighthill fu una bufera di cattiva pubblicità. E il secondo inverno AI congelato over.

Il terzo inverno dell’IA: “Le aziende non le useranno”

Ma i costruttori continuarono a costruire.

La terza rinascita dell’intelligenza artificiale, durante i primi anni ’1980, è stata guidata da aziende che hanno visto un enorme vantaggio competitivo nell’utilizzo della tecnologia AI. Questi “sistemi esperti” erano stati prototipati alla Carnegie Mellon per il DEC, facendo risparmiare all’azienda informatica circa 40 milioni di dollari.

Questa volta, il ciclo di hype è stato ulteriormente alimentato dalle ambizioni del Giappone Sistemi informatici di quinta generazione progetto, che mirava a produrre un nuovo tipo di computer per l'intelligenza artificiale. All’improvviso ogni grande azienda voleva un “sistema esperto”.

Fu nel 1984 che Marvin Minsky e Roger Schank, due dei ricercatori OG AI, coniarono il termine “inverno AI” in una conferenza di settore, sostenendo che le aspettative per l’IA erano così alte che sicuramente sarebbe seguita la delusione.

Come previsto, il clamore delle aspettative si scontrò presto con la deludente realtà che questi “sistemi esperti” erano difficili e costosi da mantenere, mentre il progetto di Quinta Generazione finiva in lacrime. L’intelligenza artificiale generica sembrava più distante che mai.

Ancora una volta, è arrivato l'inverno delle criptovalute. Minsky e Schank avevano ragione nelle loro previsioni; poi di nuovo, avevano già visto questo film.

visibilità

La depressione della disillusione

La società di ricerca Gartner ha creato questo grafico del ciclo dell'hype per descrivere come le nuove tecnologie tipicamente prendono piede: c'è un boom iniziale di euforia in cui tutti sono entusiasti di ciò che la nuova tecnologia può fare: un telefono in tasca! Denaro digitale! Auto a guida autonoma!

Ma la tecnologia richiede tempo.

Le persone diventano impazienti e l’interesse pubblico svanisce. Gli esperti si inaspriscono con la nuova tecnologia perché non riesce a mantenere le sue promesse. Questo è chiamato il “Trogolo della disillusione”, noto anche come “inverno”.

Ma i costruttori continuano a costruire. Lavorano duramente in laboratori e garage poco conosciuti e gradualmente raggiungono scoperte, una dopo l’altra, che lentamente si accumulano nella visione promessa – spesso anche una visione molto più espansiva.

Questa “pendenza dell’illuminazione” avviene in modo silenzioso e graduale, mentre il resto del mondo ha rinunciato alla tecnologia, come ha fatto con l’intelligenza artificiale. Durante gli anni ’1990, l’intelligenza artificiale era così fuori moda che alcuni ricercatori hanno dato al suo lavoro nomi diversi (come “apprendimento automatico” o “intelligenza computazionale”).

Sarebbe più accurato, tuttavia, mostrare il ciclo di hype di Gartner come un ciclo serie di cicli pubblicitari, uno dopo l'altro, ciascuno dei quali porta a plateau progressivamente più alti, come in "Principi"

Ciclo pubblicitario di Gartner

Che si sovrappongono l'uno all'altro, in un ciclo di miglioramento continuo:

ciclo Gartner

Che alla fine culmineranno in una singolarità di supernova come il lancio di ChatGPT di quest’anno. È successo poco a poco, nel corso di 67 anni, poi è successo tutto una volta.

Sebbene le criptovalute esistano solo dal 2008, le somiglianze sono profonde.

Questo mercato ha anche visto cicli di hype altalenanti: il primo inverno delle criptovalute del 2015 ha portato al boom delle ICO del 2017, seguito dall'inverno delle criptovalute del 2018-2019, la "DeFi Summer" del 2020, quindi il crollo di Terra/FTX/banking sistema e l’inverno che seguì.

Ogni volta, le aspettative esagerate si scontrano con la dura realtà e cadiamo nella depressione della disillusione.

Come l’intelligenza artificiale, i ricercatori e le aziende seri ora nascondono il loro lavoro nel campo delle criptovalute dietro eufemismi come “risorse digitali” o “tecnologia di registro digitale”.

E i media alimentano il pessimismo di questo settore, poiché coprono ogni mossa del processo FTX, ogni causa della SEC, con un implicito te l'avevo detto.

Nel frattempo, i costruttori continuano a costruire.

E gli investitori continuano a investire.

Oggi te lo ricorderò l'inverno porta sempre alla primavera. È successo tante volte con l'intelligenza artificiale, così come accadrà di nuovo con le criptovalute.

Quando arriva la prossima grande novità, che si tratti di una svolta normativa, di un nuovo singolo K-pop pubblicato come NFT o di un nuovo capo della SEC, non cavalcamo il ciclo dell'hype, continuiamo semplicemente a investire pazientemente, mese dopo mese, nel nostro Portfolio di Blockchain Believers.

Le stagioni cambiano. Ma la nostra strategia di investimento rimane la stessa.

Copritevi, ma vestitevi a strati. Perché prima o poi farà di nuovo caldo.

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