Mùa đông dẫn đến mùa xuân - Tạp chí thị trường Bitcoin

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

quang cảnh cây mùa đông và mùa hè

Tôi ngạc nhiên bởi AI.

Tôi hiện đang sử dụng ChatGPT cho mọi thứ: ý tưởng kinh doanh, công thức nấu bữa tối, mẹo ngữ pháp, dự án tự làm, câu hỏi triết học, nghiên cứu y học, bài toán, trợ giúp viết mã và tự hoàn thiện bản thân.

Trong gia đình tôi đã trở thành một trò đùa khi tôi trả lời mọi câu hỏi bằng câu “Tại sao bạn không hỏi ChatGPT?”

Họ nói, “Tại sao không bạn hãy hỏi ChatGPT, vì đó là bạn trai của bạn à?”

Tôi sử dụng ChatGPT để được trợ giúp nghiên cứu các cột này. (Nhưng không phải bằng văn bản - đây là tất cả của tôi, em yêu.)

Đối với những người trong chúng ta không làm trong lĩnh vực AI, có vẻ như ChatGPT đã xuất hiện chỉ sau một đêm. Trên thực tế, nó đã thu hút khoảng 100 triệu người dùng chỉ hai tháng sau khi ra mắt – đây có thể là tốc độ phát triển nhanh nhất của ứng dụng Internet trong lịch sử.

Tuy nhiên, kể từ đó, có vẻ như tốc độ tăng trưởng đã giảm dần, điều mà tờ Washington Post tuyên bố là “làm lung lay niềm tin vào cuộc cách mạng AI.” Các chính phủ đang gấp rút điều chỉnh công nghệ. Ước tính 75% công ty đang tìm cách cấm AI.

Đầu tiên họ yêu bạn, sau đó họ ghét bạn. Nhưng đối với các OG AI, điều này không có gì mới.

Đối với những người cảm thấy rằng chúng ta đang ở giữa một mùa đông tiền điện tử khác, với bitcoin bị kẹt ở mốc 25,000 USD và không có gì tiến triển ngoại trừ vụ kiện của tòa án FTX, việc nhìn lại lịch sử của AI sẽ rất hữu ích.

Bạn có biết đã có những mùa đông AI?

Mùa đông AI > Mùa đông tiền điện tử

Trên thực tế đã có chi tiết Mùa đông AI hơn mùa đông tiền điện tử, đơn giản vì công nghệ này đã tồn tại lâu hơn.

Mặc dù đã có rất nhiều nghiên cứu nền tảng xung quanh “những cỗ máy tư duy” trong những năm 1940 và 1950, nhưng nó vẫn ở mức độ chưa cao. Hội thảo Dartmouth năm 1956 rằng “trí tuệ nhân tạo” đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu chính thức.

Đây là một hội thảo kéo dài tám tuần, nơi họ tập hợp tất cả những bộ não lớn vào một nơi: những thiên tài như Marvin Minsky (người sau này là đồng sáng lập bộ phận AI của MIT), John McCarthy (người sau này đồng sáng lập ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”), và thậm chí được cho là John Nash (sau này do Russell Crowe đóng trong A Beautiful Mind).

Ngày nay, tất cả họ đều có trang Wikipedia.

Truyền thuyết kể rằng họ có toàn bộ tầng trên của khoa toán Dartmouth để làm việc. Mỗi ngày sẽ có người trình bày một bài báo hoặc một ý tưởng, sau đó họ sẽ thảo luận. Như một người tham gia đã mô tả bầu không khí: “Nó rất thú vị, rất kích thích, rất phấn khích.”

Nó giống như trại hè dành cho những người mọt sách. Chúng ta có thể tưởng tượng rằng những bộ óc xinh đẹp này đều rời khỏi buổi hội thảo đó với suy nghĩ, AI ở đây. Nó có đến.

Hãy nhớ rằng, điều này đã xảy ra vào 1956. Để tôi tham khảo ChatGPT để tính xem nó đã cách đây bao lâu.

Đang đợi.

Suỵt. Lẽ ra tôi nên sử dụng máy tính.

67 năm trước. Có thể đã làm điều đó trong đầu tôi.

Sáu mươi bảy năm từ hội thảo Dartmouth đến ChatGPT. Và đó là một con đường đầy đá trên đường đi.

Mùa đông AI đầu tiên: “Vodka ngon nhưng thịt thối”

Điều đáng ngạc nhiên là đột phá AI đầu tiên đã diễn ra nhanh chóng, khi những chiếc máy tính đời đầu tỏ ra đầy hứa hẹn trong khả năng dịch ngôn ngữ. Các phương tiện truyền thông đã thổi phồng những diễn biến này: máy dịch đang ở ngay gần đây!

Chính phủ Mỹ nhìn thấy cơ hội để nhanh chóng giải mã các tin nhắn từ tiếng Nga sang tiếng Anh, một vũ khí lợi hại trong Chiến tranh Lạnh với Liên Xô, và tiền nghiên cứu AI bắt đầu đổ vào.

Tất nhiên, việc dịch ngôn ngữ khó hơn tưởng tượng và mọi người đều đánh giá thấp sự khó khăn trong việc khiến máy tính hiểu được “lẽ thường”. Ví dụ nổi tiếng là yêu cầu máy dịch cụm từ “Tinh thần thì sẵn sàng nhưng thể xác thì yếu đuối”, thành “Rượu vodka thì ngon nhưng thịt thì thối”.

Sự thất vọng này về tiến độ của các dự án nghiên cứu AI ban đầu đã dẫn đến khác dự án nghiên cứu của chính phủ, trong đó phát hiện ra rằng bản dịch AI chậm hơn và đắt hơn bản dịch của con người. Nguồn tài trợ cạn kiệt và mùa đông AI đầu tiên bắt đầu.

hoa nở trong tuyết

Mùa đông AI thứ hai: “Mạng lưới thần kinh là điều không nên làm”

Nhưng các nhà xây dựng vẫn tiếp tục xây dựng.

Vào những năm 1960, chủ đề nóng là mạng lưới thần kinh, điều này bắt đầu khơi dậy sự quan tâm đến lĩnh vực AI. Joseph Weizenbaum tại MIT đã phát triển ELIZA, giống như phiên bản nguyên thủy của ChatGPT (thử nó ở đây). Một ngôn ngữ lập trình AI mới, Prolog, được phát triển ở Pháp bởi Alain Colmerauer.

Tiền lại bắt đầu đổ vào.

Lần này, sự cường điệu thậm chí còn cao hơn. Theo nhà nghiên cứu AI Hans Moravec, các nhà nghiên cứu AI bắt đầu bị cuốn vào một “mạng lưới cường điệu ngày càng tăng”. Họ sẽ đưa ra những tuyên bố lố bịch về những gì AI có thể đạt được để giành được khoản trợ cấp lớn của chính phủ. Sau đó, khi không thực hiện được, họ sẽ đưa ra những yêu cầu lố bịch hơn nữa để giành được khoản trợ cấp tiếp theo.

Vì thế khi chính phủ Anh yêu cầu nhà toán học Ngài James Lighthill Để đưa ra một báo cáo về tình trạng của AI vài năm sau đó, ông đã chỉ trích công nghệ này, với lý do nó hoàn toàn không đạt được “những mục tiêu vĩ đại” của mình. Báo cáo, được giới truyền thông khuếch đại, đã khiến chính phủ Anh phải đóng cửa tất cả các Tài trợ AI ở Anh, ngoại trừ một số trường đại học nghiên cứu

Báo cáo của Lighthill là một cơn bão dư luận tồi tệ. Và mùa đông AI thứ hai đóng băng kết thúc.

Mùa đông AI lần thứ ba: “Các công ty sẽ không sử dụng chúng”

Nhưng các nhà xây dựng vẫn tiếp tục xây dựng.

Lần hồi sinh thứ ba của AI, vào đầu những năm 1980, được thúc đẩy bởi các tập đoàn nhận thấy lợi thế cạnh tranh rất lớn trong việc sử dụng công nghệ AI. Những “hệ thống chuyên gia” này đã được tạo nguyên mẫu tại Carnegie Mellon cho DEC, giúp công ty máy tính tiết kiệm được khoảng 40 triệu USD.

Lần này, chu kỳ cường điệu được tiếp tục thúc đẩy bởi tham vọng của Nhật Bản Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm dự án nhằm mục đích sản xuất một loại máy tính mới cho AI. Đột nhiên mọi doanh nghiệp lớn đều muốn có một “hệ thống chuyên gia”.

Vào năm 1984, Marvin Minsky và Roger Schank, hai trong số các nhà nghiên cứu AI của OG, đã đặt ra thuật ngữ “Mùa đông AI” tại một hội nghị trong ngành, lập luận rằng kỳ vọng vào AI quá cao nên chắc chắn sẽ dẫn đến sự thất vọng.

Chắc chắn rồi, sự kỳ vọng quá cao đã sớm va chạm với thực tế đáng thất vọng rằng việc duy trì những “hệ thống chuyên gia” này rất khó khăn và tốn kém, trong khi dự án Thế hệ thứ Năm lại kết thúc trong nước mắt. AI có mục đích chung dường như vẫn còn xa vời hơn bao giờ hết.

Một lần nữa, mùa đông tiền điện tử lại đến. Minsky và Schank đã đúng trong dự đoán của họ; sau đó một lần nữa, họ đã xem bộ phim này trước đây.

khả năng hiển thị

Cái máng của sự vỡ mộng

Công ty nghiên cứu Gartner đã tạo ra biểu đồ chu kỳ cường điệu này để mô tả cách các công nghệ mới thường phát triển: có sự bùng nổ hưng phấn ban đầu khi mọi người đều hào hứng với những gì công nghệ mới có thể làm: một chiếc điện thoại trong túi của bạn! Tiền kỹ thuật số! Xe tự lái!

Nhưng công nghệ cần có thời gian.

Mọi người trở nên thiếu kiên nhẫn và sự quan tâm của công chúng mất dần. Các chuyên gia chỉ trích công nghệ mới vì đã không thực hiện được những lời hứa của nó. Đây được gọi là “Máng vỡ mộng”, còn được gọi là “mùa đông”.

Nhưng những người xây dựng vẫn tiếp tục xây dựng. Họ làm việc cật lực trong những phòng thí nghiệm và gara ít được biết đến, và dần dần đạt được những bước đột phá, hết lần này đến lần khác, từ từ tích lũy vào tầm nhìn đã hứa – thường là cả những tầm nhìn mở rộng hơn nhiều.

“Dốc giác ngộ” này diễn ra một cách lặng lẽ và dần dần, trong khi phần còn lại của thế giới đã từ bỏ công nghệ, giống như đã từng với AI. Trong những năm 1990, AI lỗi thời đến mức một số nhà nghiên cứu đã đặt cho tác phẩm của họ những cái tên khác nhau (như “học máy” hoặc “trí tuệ tính toán”).

Tuy nhiên, sẽ chính xác hơn nếu thể hiện chu kỳ cường điệu của Gartner như một loạt của các chu kỳ cường điệu, nối tiếp nhau, mỗi chu kỳ đều dẫn đến các trạng thái ổn định ngày càng cao hơn, như trong “Nguyên tắc"

chu kỳ cường điệu của Gartner

Xếp chồng lên nhau, trong một chu kỳ cải tiến liên tục:

chu kỳ Gartner

Cuối cùng đạt đến đỉnh điểm là một điểm kỳ dị siêu tân tinh như sự ra mắt ChatGPT năm nay. Chuyện xảy ra từng chút một, hơn 67 năm, rồi nó xảy ra tất cả chỉ một lần.

Mùa đông dẫn tới mùa xuân

Mặc dù tiền điện tử chỉ mới xuất hiện từ năm 2008 nhưng những điểm tương đồng rất sâu sắc.

Thị trường này cũng đã chứng kiến những chu kỳ cường điệu siêu tốc: mùa đông tiền điện tử đầu tiên năm 2015 dẫn đến sự bùng nổ ICO năm 2017, tiếp theo là mùa đông tiền điện tử 2018-2019, “Mùa hè DeFi” năm 2020, sau đó là sự sụp đổ của Terra/FTX/ngân hàng hệ thống, và mùa đông sau đó.

Mỗi lần như vậy, những kỳ vọng tăng cao lại va chạm với thực tế khó khăn và chúng ta rơi vào tình trạng vỡ mộng.

Giống như AI, các nhà nghiên cứu và công ty nghiêm túc hiện đang che giấu công việc tiền điện tử của họ đằng sau những uyển ngữ như “tài sản kỹ thuật số” hoặc “công nghệ sổ cái kỹ thuật số”.

Và các phương tiện truyền thông tin tức đã tạo ra sự bi quan trong ngành này, khi họ đưa tin về từng động thái trong phiên tòa FTX, từng vụ kiện của SEC, với một ẩn ý ngầm. Tôi đã nói rồi mà.

Trong khi đó, các nhà xây dựng vẫn tiếp tục xây dựng.

Và các nhà đầu tư tiếp tục đầu tư.

Hôm nay tôi sẽ nhắc bạn rằng mùa đông luôn dẫn đến mùa xuân. Điều này đã xảy ra rất nhiều lần với AI, cũng như nó sẽ xảy ra lần nữa với tiền điện tử.

Khi điều quan trọng tiếp theo xuất hiện – cho dù đó là bước đột phá về quy định, một đĩa đơn K-pop mới được phát hành dưới dạng NFT hay người đứng đầu mới của SEC – chúng tôi không đi theo chu kỳ cường điệu hóa mà chỉ tiếp tục kiên nhẫn đầu tư, tháng này qua tháng khác tháng, trong của chúng tôi Danh mục những người tin tưởng vào Blockchain.

Đổi mùa. Nhưng chiến lược đầu tư của chúng tôi vẫn giữ nguyên.

Bó lại nhưng mặc theo từng lớp. Vì sớm hay muộn thì trời lại nóng trở lại.

Hơn 50,000 nhà đầu tư nhận được chuyên mục này vào thứ Sáu hàng tuần. Nhấn để đăng ký và tham gia bộ lạc.