O inverno leva à primavera

Republicado por Platão

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vista de árvore de inverno e verão

Estou surpreso com a IA.

Atualmente uso o ChatGPT para tudo: ideias de negócios, receitas de jantares, dicas gramaticais, projetos do tipo “faça você mesmo”, questões filosóficas, pesquisas médicas, problemas matemáticos, ajuda em codificação e autoaperfeiçoamento.

Tornou-se uma piada corrente em minha família que eu respondo a todas as perguntas com “Por que você não pergunta ao ChatGPT?”

Eles ficam tipo: “Por que não Você pergunte ao ChatGPT, já que é seu namorado?”

Eu uso o ChatGPT para obter ajuda na pesquisa dessas colunas. (Mas não ao escrevê-los – sou tudo eu, querido.)

Para aqueles de nós que não estão na área de IA, pode parecer que o ChatGPT surgiu da noite para o dia. Na verdade, atraiu cerca de 100 milhões de usuários apenas dois meses após o lançamento – que pode ser o crescimento mais rápido de uma aplicação de Internet na história.

Desde então, porém, parece que o crescimento diminuiu, o que o Washington Post declarou ser “abalando a fé na revolução da IA.” Os governos estão correndo para regular a tecnologia. Um estimado 75% de empresas estão tentando banir a IA.

Primeiro eles te amam, depois te odeiam. Mas para os OGs de IA, isso não é novidade.

Para aqueles que sentem que estamos no meio de outro inverno criptográfico, com o bitcoin preso na marca de US$ 25,000 e nada avançando, exceto o processo judicial da FTX, é útil olhar para a história da IA.

Você sabia que houve invernos de IA?

Invernos de IA > Invernos criptográficos

Na verdade, tem havido mais Invernos de IA do que invernos criptográficos, simplesmente porque a tecnologia já existe há mais tempo.

Embora houvesse muita pesquisa fundamental sobre “máquinas pensantes” nas décadas de 1940 e 1950, ela estava em um nível Oficina de Dartmouth de 1956 que a “inteligência artificial” se tornou um campo de estudo formalizado.

Este foi um workshop de oito semanas onde eles reuniram grandes cérebros em um só lugar: gênios como Marvin Minsky (que mais tarde foi cofundador do departamento de IA do MIT), John McCarthy (que mais tarde co-fundou o termo “inteligência artificial”), e supostamente até John Nash (mais tarde interpretado por Russell Crowe em Uma Mente Brilhante).

Hoje, todos eles têm páginas da Wikipedia.

Diz a lenda que eles tinham todo o andar superior do departamento de matemática de Dartmouth para brincar. Todos os dias alguém apresentava um artigo ou uma ideia e depois discutiam. Como um participante descreveu a atmosfera: “Foi muito interessante, muito estimulante, muito emocionante”.

Foi como um acampamento de verão para nerds. Podemos imaginar que todas essas mentes lindas saíram daquele seminário pensando, A IA está aqui. Chegou.

Lembre-se, isso aconteceu em 1956. Deixe-me consultar o ChatGPT para calcular há quanto tempo isso aconteceu.

Esperando.

Nossa. Eu deveria ter usado uma calculadora.

67 anos atrás. Poderia ter feito isso na minha cabeça.

Sessenta e sete anos do workshop de Dartmouth ao ChatGPT. E foi uma estrada muito difícil ao longo do caminho.

O primeiro inverno da IA: “A vodca é boa, mas a carne está podre”

Surpreendentemente, o primeiro avanço da IA aconteceu rapidamente, quando os primeiros computadores se mostraram promissores na tradução de idiomas. A mídia exaltou esses desenvolvimentos: máquinas de tradução estão chegando!

O governo dos EUA viu a oportunidade de descodificar rapidamente mensagens do russo para o inglês, uma arma poderosa na Guerra Fria com a União Soviética, e o dinheiro da investigação em IA começou a entrar.

É claro que a tradução de idiomas era mais difícil do que parecia, e todos subestimaram a dificuldade de fazer com que os computadores entendessem o “senso comum”. O famoso exemplo foi pedir à máquina que traduzisse a frase “O espírito está disposto, mas a carne é fraca”, que se tornou: “A vodca é boa, mas a carne está podre”.

Esta decepção no progresso dos primeiros projectos de investigação em IA levou a outra projeto de pesquisa governamental, que descobriu que a tradução por IA era mais lenta e mais cara do que a tradução humana. O financiamento acabou e o primeiro inverno de IA começou.

flor desabrocha na neve

O segundo inverno da IA: “As redes neurais são proibidas”

Mas os construtores continuaram construindo.

Na década de 1960, o tema quente eram as redes neurais, que começaram a reacender o interesse no campo da IA. Joseph Weizenbaum, do MIT, desenvolveu o ELIZA, que era como uma versão primitiva do ChatGPT (tente aqui). Uma nova linguagem de programação de IA, Prolog, foi desenvolvida na França por Alain Colmerauer.

O dinheiro começou a entrar novamente.

Desta vez, o hype foi ainda maior. Os pesquisadores de IA começaram a ser apanhados em uma “rede de exageros crescentes”, de acordo com o pesquisador de IA Hans Moravec. Eles fariam afirmações ridículas sobre o que a IA poderia alcançar para ganhar o grande subsídio governamental. Então, quando não cumprissem, fariam reivindicações ainda mais ridículas para ganhar a próxima subvenção.

Então, quando o governo britânico perguntou ao matemático Senhor James Lighthill para produzir um relatório sobre o estado da IA alguns anos mais tarde, ele criticou a tecnologia, citando o seu fracasso total em alcançar os seus “objectivos grandiosos”. O relatório, amplificado pela mídia, levou o governo do Reino Unido a encerrar todos os Financiamento de IA no Reino Unido, exceto para algumas universidades de pesquisa.

O relatório Lighthill foi uma tempestade de publicidade negativa. E o segundo inverno da IA congelou over.

O terceiro inverno da IA: “As empresas não os usarão”

Mas os construtores continuaram construindo.

O terceiro ressurgimento da IA, durante o início da década de 1980, foi impulsionado por empresas que viram uma enorme vantagem competitiva na utilização da tecnologia de IA. Esses “sistemas especializados” foram prototipados na Carnegie Mellon para a DEC, economizando à empresa de computadores cerca de US$ 40 milhões.

Desta vez, o ciclo de entusiasmo foi ainda mais alimentado pela ambição ambiciosa do Japão Sistemas de computador de quinta geração projeto, que visava produzir um novo tipo de computador para IA. De repente, todas as grandes empresas queriam um “sistema especializado”.

Foi em 1984 que Marvin Minsky e Roger Schank, dois dos investigadores da OG AI, cunharam o termo “inverno da IA” numa conferência da indústria, argumentando que as expectativas para a IA eram tão elevadas que a decepção certamente se seguiria.

Com certeza, o entusiasmo das expectativas rapidamente colidiu com a decepcionante realidade de que estes “sistemas especializados” eram difíceis e caros de manter, enquanto o projecto da Quinta Geração terminava em lágrimas. A IA de uso geral parecia mais distante do que nunca.

Mais uma vez, o inverno criptográfico começou. Minsky e Schank estavam corretos em suas previsões; então, novamente, eles já tinham visto esse filme antes.

visibilidade

O vale da desilusão

A empresa de pesquisa Gartner criou este gráfico de ciclo de entusiasmo para descrever como as novas tecnologias normalmente se consolidam: há um boom inicial de euforia em que todos ficam entusiasmados com o que a nova tecnologia pode fazer: um telefone no seu bolso! Dinheiro digital! Carros autônomos!

BUT tecnologia leva tempo.

As pessoas ficam impacientes e o interesse público desaparece. Os especialistas criticam a nova tecnologia por não cumprir as suas promessas. Isso é chamado de “vale da desilusão”, também conhecido como “inverno”.

Mas os construtores continuam construindo. Eles trabalham em laboratórios e garagens pouco conhecidos e gradualmente alcançam avanços, um após o outro, que lentamente se acumulam na visão que foi prometida – muitas vezes, também, uma visão muito mais expansiva.

Esta “Inclinação da Iluminação” acontece silenciosa e gradualmente, enquanto o resto do mundo desistiu da tecnologia, como aconteceu com a IA. Durante a década de 1990, a IA estava tão fora de moda que alguns pesquisadores deram nomes diferentes ao seu trabalho (como “aprendizado de máquina” ou “inteligência computacional”).

Seria mais preciso, entretanto, mostrar o ciclo de hype do Gartner como um série de ciclos de hype, um após o outro, cada um levando a platôs progressivamente mais elevados, como em “Princípios"

Ciclo de hype do Gartner

Que se acumulam, em um ciclo de melhoria contínua:

Ciclo Gartner

O que eventualmente culminará em uma singularidade de supernova como o lançamento deste ano do ChatGPT. Aconteceu aos poucos, ao longo de 67 anos, depois aconteceu tudo de uma vez.

Embora a criptografia só exista desde 2008, as semelhanças são profundas.

Este mercado também tem visto ciclos de hype de montanha-russa: o primeiro inverno criptográfico de 2015 levou ao boom da ICO de 2017, seguido pelo inverno criptográfico de 2018-2019, o “Verão DeFi” de 2020, depois o colapso da Terra/FTX/bancário sistema e o inverno que se seguiu.

Cada vez, expectativas inflacionadas colidem com a dura realidade e caímos no vale da desilusão.

Assim como a IA, pesquisadores e empresas sérios agora escondem seu trabalho criptográfico atrás de eufemismos como “ativos digitais” ou “tecnologia de registro digital”.

E a mídia alimenta esse pessimismo da indústria, à medida que cobre cada movimento no julgamento da FTX, cada ação judicial da SEC, com uma implícita eu te disse.

Enquanto isso, os construtores continuam construindo.

E os investidores continuam investindo.

Hoje vou te lembrar que o inverno sempre leva à primavera. Já aconteceu tantas vezes com a IA, assim como acontecerá novamente com a criptografia.

Quando surge a próxima grande novidade – seja um avanço regulatório, um novo single de K-pop lançado como NFT ou um novo chefe da SEC – não aproveitamos o ciclo de hype, apenas continuamos a investir pacientemente, mês após mês, em nosso Portfólio de Crentes Blockchain.

As estações mudam. Mas nossa estratégia de investimento permanece a mesma.

Arrume-se, mas vista-se em camadas. Porque mais cedo ou mais tarde, vai esquentar de novo.

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