Vinter fører til vår

Publisert av Platon

Følgere: 0

vinter og sommer treutsikt

Jeg er overrasket over AI.

Jeg bruker for tiden ChatGPT til alt: forretningsideer, middagsoppskrifter, grammatikktips, gjør-det-selv-prosjekter, filosofiske spørsmål, medisinsk forskning, matematikkproblemer, kodehjelp og selvforbedring.

Det har blitt en løpende spøk i familien min at jeg svarer på hvert spørsmål med "Hvorfor spør du ikke ChatGPT?"

De sier: "Hvorfor ikke du spør ChatGPT, siden det er kjæresten din?»

Jeg bruker ChatGPT for å få hjelp til å undersøke disse kolonnene. (Men ikke skriftlig – dette er alt meg, baby.)

For de av oss som ikke er i AI-feltet, kan det virke som ChatGPT dukket opp over natten. Faktisk tiltrakk den seg anslagsvis 100 millioner brukere to måneder etter lansering – som kan være den raskeste veksten av en Internett-applikasjon i historien.

Siden den gang ser det imidlertid ut til at veksten har avtatt, noe Washington Post erklærte er "roste troen på AI-revolusjonen." Regjeringene skynder seg regulere teknologien. En estimert 75% av selskapene ønsker å forby AI.

Først elsker de deg, så hater de deg. Men for AI OG-ene er dette ikke noe nytt.

For de som føler at vi er midt i nok en kryptovinter, med bitcoin fast på $25,000 XNUMX-merket, og ingenting går fremover bortsett fra FTX-rettssaken, er det nyttig å se på historien til AI.

Visste du at det har vært AI-vintre?

AI Winters > Crypto Winters

Faktisk har det vært mer AI overvintrer enn kryptovintre, rett og slett fordi teknologien har eksistert lenger.

Mens det var en god del grunnleggende forskning rundt "tenkemaskiner" på 1940- og 1950-tallet, var det på en 1956 Dartmouth verksted at «kunstig intelligens» ble et formalisert fagfelt.

Dette var en åtte ukers workshop hvor de samlet de store hjernene på ett sted: genier som Marvin Minsky (som senere var med på å grunnlegge MIT AI-avdelingen), John McCarthy (som senere var med på å grunnlegge begrepet "kunstig intelligens”), og angivelig til og med John Nash (senere spilt av Russell Crowe i A Beautiful Mind).

I dag har de alle Wikipedia-sider.

Legenden sier at de hadde hele den øverste etasjen i Dartmouth-matteavdelingen å skru på. Hver dag presenterte noen et papir eller en idé, så diskuterte de. Som en deltaker beskrev atmosfæren: "Det var veldig interessant, veldig stimulerende, veldig spennende."

Det var som sommerleir for nerder. Vi kan forestille oss at disse vakre hodene alle forlot seminaret og tenkte, AI er her. Den har kommet.

Husk at dette skjedde i 1956. La meg konsultere ChatGPT for å beregne hvor lenge siden det var.

Venter.

Sheesh. Jeg burde ha brukt en kalkulator.

67 år siden. Kunne ha gjort det i hodet mitt.

Seksti-sju år fra Dartmouth-verkstedet til ChatGPT. Og det var en steinete vei underveis.

Den første AI-vinteren: "Vodkaen er god, men kjøttet er råttent"

Overraskende nok skjedde det første AI-gjennombruddet raskt, da tidlige datamaskiner viste lovende språkoversettelse. Media hypet denne utviklingen: oversettelsesmaskiner er rett rundt hjørnet!

Den amerikanske regjeringen så muligheten til raskt å dekode meldinger fra russisk til engelsk, et kraftig våpen i den kalde krigen med Sovjetunionen, og AI-forskningspengene begynte å strømme inn.

Språkoversettelse var selvfølgelig vanskeligere enn det så ut til, og alle undervurderte vanskeligheten med å få datamaskiner til å forstå «sunn fornuft». Det berømte eksemplet var å spørre maskinen om å oversette uttrykket "Ånden er villig, men kjøttet er svakt", som ble: "Vodkaen er god, men kjøttet er råttent."

Denne skuffelsen i fremdriften til tidlige AI-forskningsprosjekter førte til en annen statlig forskningsprosjekt, som fant at AI-oversettelse var tregere og dyrere enn menneskelig oversettelse. Finansieringen tørket ut, og den første AI-vinteren satte inn.

blomsten blomstrer i snøen

Den andre AI-vinteren: "Nevrale nettverk er et no-go"

Men utbyggere fortsatte å bygge.

På 1960-tallet var det hete temaet nevrale nettverk, som begynte å gjenopplive interessen for AI-feltet. Joseph Weizenbaum ved MIT utviklet ELIZA, som var som en primitiv versjon av ChatGPT (prøv det her). Et nytt AI-programmeringsspråk, Prolog, ble utviklet i Frankrike av Alain Colmerauer.

Pengene begynte å strømme inn igjen.

Denne gangen var hypen enda høyere. AI-forskere begynte å bli fanget av et «nett av økende overdrivelse», ifølge AI-forsker Hans Moravec. De ville komme med latterlige påstander om hva AI kunne oppnå for å vinne det store statlige tilskuddet. Så når de ikke klarte å levere, ville de komme med enda mer latterlige påstander om å vinne neste tilskudd.

Så da den britiske regjeringen spurte matematikeren Sir James Lighthill for å produsere en rapport om tilstanden til AI noen år senere, sprengte han teknologien, med henvisning til at den fullstendig mislykkedes i å nå sine "grandiose mål". Rapporten, forsterket av media, førte til at den britiske regjeringen la ned alle AI-finansiering i Storbritannia, bortsett fra en håndfull forskningsuniversiteter.

Lighthill-rapporten var en snøstorm av dårlig publisitet. Og den andre AI-vinteren frøs over.

Den tredje AI-vinteren: "Bedrifter vil ikke bruke dem"

Men utbyggere fortsatte å bygge.

Den tredje gjenoppblomstringen av AI, tidlig på 1980-tallet, ble drevet av selskaper som så en enorm konkurransefordel ved å bruke AI-teknologi. Disse "ekspertsystemene" hadde blitt prototype på Carnegie Mellon for DEC, og sparte dataselskapet anslagsvis 40 millioner dollar.

Denne gangen ble hype-syklusen ytterligere drevet av Japans ambisiøse Femte generasjons datasystemer prosjekt, som hadde som mål å produsere en ny type datamaskin for AI. Plutselig ville alle store bedrifter ha et «ekspertsystem».

Det var i 1984 at Marvin Minsky og Roger Schank, to av OG AI-forskerne, laget begrepet "AI-vinter" på en industrikonferanse, og argumenterte for at forventningene til AI var så høye at skuffelsen garantert ville følge.

Sikkert nok kolliderte forventningshypen snart med den skuffende virkeligheten at disse "ekspertsystemene" var vanskelige og dyre å vedlikeholde, mens Fifth Generation-prosjektet endte i tårer. Generell AI virket like fjern som alltid.

Nok en gang satte kryptovinteren inn. Minsky og Schank hadde rett i sine spådommer; igjen, de hadde sett denne filmen før.

synlighet

Desillusjonens bunn

Analysefirmaet Gartner laget dette hypesyklusdiagrammet for å beskrive hvordan nye teknologier vanligvis tar tak: det er en første boom av eufori der alle blir begeistret over hva den nye teknologien kan gjøre: en telefon i lommen! Digitale penger! Selvkjørende biler!

Men teknologi tar tid.

Folk blir utålmodige, og offentlig interesse forsvinner. Eksperter sur på den nye teknologien for ikke å leve opp til løftene. Dette kalles «desillusjonsbunnen», også kjent som «vinter».

Men utbyggerne fortsetter å bygge. De sliter i lite kjente laboratorier og garasjer, og oppnår gradvis gjennombrudd, den ene etter den andre, som sakte akkumuleres til visjonen som ble lovet – ofte en langt mer ekspansiv visjon også.

Denne «Slope of Enlightenment» skjer stille og gradvis, mens resten av verden har gitt opp teknologien, slik den gjorde med AI. I løpet av 1990-tallet var kunstig intelligens så umoderne at noen forskere ga arbeidet sitt andre navn (som "maskinlæring" eller "beregningsintelligens").

Det ville imidlertid være mer nøyaktig å vise Gartner-hype-syklusen som en serien av hype-sykluser, den ene etter den andre, som hver fører til stadig høyere platåer, som i Ray Dalios "Prinsipper"

gartner hype-syklus

Som stables på hverandre, i en syklus med kontinuerlig forbedring:

gartner syklus

Som til slutt kulminerte i en supernova-singularitet som årets lansering av ChatGPT. Det skjedde bit for bit, over 67 år, så skjedde det alt en gang.

Selv om krypto kun har eksistert siden 2008, er likhetene store.

Dette markedet har også sett rollercoaster-hype-sykluser: den første kryptovinteren 2015 førte til ICO-boomen i 2017, etterfulgt av kryptovinteren 2018-2019, "DeFi Summer" 2020, deretter kollapsen av Terra/FTX/banking systemet, og vinteren som fulgte.

Hver gang kolliderer oppblåste forventninger med den harde virkeligheten, og vi faller ned i desillusjonsbunnen.

I likhet med AI, skjuler seriøse forskere og selskaper nå sitt kryptoarbeid bak eufemismer som "digitale eiendeler" eller "digital hovedbokteknologi."

Og nyhetsmediene gir næring til denne bransjepessimismen, ettersom de dekker hvert trekk i FTX-rettssaken, hvert SEC-søksmål, med en implisitt Jeg fortalte deg det.

I mellomtiden fortsetter utbyggere å bygge.

Og investorer fortsetter å investere.

I dag skal jeg minne deg på det vinter fører alltid til vår. Det har skjedd så mange ganger med AI, akkurat som det vil skje igjen med krypto.

Når den neste store tingen dukker opp – enten det er et regulatorisk gjennombrudd, en ny K-pop-singel utgitt som en NFT, eller en ny leder av SEC – kjører vi ikke på hype-syklusen, vi fortsetter bare å tålmodig investere, måned etter måned, i vår Blockchain Believers-portefølje.

Årstider skifter. Men vår investeringsstrategi forblir den samme.

Bunt sammen, men kle deg i lag. For før eller siden blir det varmt igjen.

Over 50,000 XNUMX investorer får denne kolonnen hver fredag. Klikk for å abonnere og bli med i stammen.