Estoy asombrado por la IA.
Actualmente uso ChatGPT para todo: ideas de negocios, recetas para cenar, consejos gramaticales, proyectos de bricolaje, preguntas filosóficas, investigaciones médicas, problemas matemáticos, ayuda con codificación y superación personal.
Se ha convertido en una broma recurrente en mi familia que respondo cada pregunta con "¿Por qué no le preguntas a ChatGPT?"
Dicen: "¿Por qué no Usted Pregúntale a ChatGPT, ¿ya que es tu novio?
Utilizo ChatGPT como ayuda para investigar estas columnas. (Pero no por escrito; esto soy todo mío, cariño).
Para aquellos de nosotros que no estamos en el campo de la IA, puede parecer que ChatGPT surgió de la noche a la mañana. De hecho, atrajo a unos 100 millones de usuarios sólo dos meses después del lanzamiento – que puede ser el crecimiento más rápido de una aplicación de Internet en la historia.
Desde entonces, sin embargo, parece que el crecimiento ha disminuido, lo que según el Washington Post es “sacudiendo la fe en la revolución de la IA.” Los gobiernos se apresuran a regular la tecnología. Un estimado 75% de empresas están buscando prohibir la IA.
Primero te aman, luego te odian. Pero para los AI OG, esto no es nada nuevo.
Para aquellos que sienten que estamos en medio de otro invierno criptográfico, con bitcoin estancado en la marca de $ 25,000 y nada avanza excepto el caso judicial de FTX, es útil mirar la historia de la IA.
¿Sabías que ha habido inviernos de IA?
Inviernos de IA > Inviernos de criptomonedas
De hecho, ha habido más, Los inviernos de la IA son más que los de las criptomonedas, simplemente porque la tecnología existe desde hace más tiempo.
Si bien hubo una gran cantidad de investigación fundamental sobre las “máquinas pensantes” en las décadas de 1940 y 1950, estaba en un momento 1956 taller de Dartmouth esa “inteligencia artificial” se convirtió en un campo de estudio formalizado.
Este fue un taller de ocho semanas en el que reunieron a todos los grandes cerebros en un solo lugar: genios como Marvin Minsky (quien más tarde cofundó el departamento de IA del MIT), John McCarthy (quien más tarde cofundó el término “inteligencia artificial”), y supuestamente incluso John Nash (posteriormente interpretado por Russell Crowe en Una mente maravillosa).
Hoy en día, todos tienen páginas de Wikipedia.
Cuenta la leyenda que tenían todo el piso superior del departamento de matemáticas de Dartmouth para joder. Cada día alguien presentaba un trabajo o una idea y luego discutían. Como describió un participante la atmósfera: “Fue muy interesante, muy estimulante, muy emocionante”.
Era como un campamento de verano para nerds. Podemos imaginar que todas estas hermosas mentes salieron de ese seminario pensando: La IA está aquí. Ha llegado.
Recuerde, esto sucedió en 1956. Déjame consultar ChatGPT para calcular cuánto tiempo hace.
Esperando
Cielos. Debería haber usado una calculadora.
Hace 67 años. Podría haber hecho eso en mi cabeza.
sesenta y siete años del taller de Dartmouth a ChatGPT. Y el camino fue tremendamente pedregoso.
El primer invierno de la IA: “El vodka está bueno, pero la carne está podrida”
Sorprendentemente, el primer avance de la IA se produjo rápidamente, cuando las primeras computadoras se mostraron prometedoras en la traducción de idiomas. Los medios promocionaron estos acontecimientos: ¡Las máquinas de traducción están a la vuelta de la esquina!
El gobierno de Estados Unidos vio la oportunidad de decodificar rápidamente mensajes del ruso al inglés, un arma poderosa en la Guerra Fría con la Unión Soviética, y el dinero para la investigación de la IA comenzó a llegar a raudales.
Por supuesto, la traducción de idiomas fue más difícil de lo que parecía y todos subestimaron la dificultad de lograr que las computadoras comprendieran el "sentido común". El famoso ejemplo consistía en pedirle a la máquina que tradujera la frase “El espíritu está dispuesto, pero la carne es débil”, que se convirtió en “El vodka es bueno, pero la carne está podrida”.
Esta decepción por el progreso de los primeros proyectos de investigación de IA llevó a una alternativa, Proyecto de investigación gubernamental, que encontró que la traducción por IA era más lenta y costosa que la traducción humana. La financiación se agotó y llegó el primer invierno de la IA.
El segundo invierno de la IA: “Las redes neuronales son un fracaso”
Pero los constructores siguieron construyendo.
En la década de 1960, el tema candente fueron las redes neuronales, que comenzaron a reavivar el interés en el campo de la IA. Joseph Weizenbaum en el MIT desarrolló ELIZA, que era como una versión primitiva de ChatGPT (pruébalo aquí). Un nuevo lenguaje de programación de IA, Prolog, fue desarrollado en Francia por Alain Colmerauer.
El dinero empezó a llegar de nuevo.
Esta vez, el revuelo fue aún mayor. Los investigadores de IA comenzaron a quedar atrapados en una “red de exageración cada vez mayor”, según el investigador de IA Hans Moravec. Harían afirmaciones ridículas sobre lo que la IA podría lograr para ganar la gran subvención del gobierno. Luego, cuando no cumplieron, harían afirmaciones aún más ridículas para ganar la siguiente subvención.
Entonces, cuando el gobierno británico preguntó al matemático Señor James Lighthill Al producir un informe sobre el estado de la IA unos años más tarde, criticó la tecnología, citando su total fracaso a la hora de lograr sus “objetivos grandiosos”. El informe, amplificado por los medios, llevó al gobierno del Reino Unido a cerrar todos Financiación de la IA en el Reino Unido, excepto en un puñado de universidades de investigación.
El informe Lighthill fue una tormenta de mala publicidad. Y el segundo invierno de la IA. congeló encima.
El tercer invierno de la IA: “Las empresas no las utilizarán”
Pero los constructores siguieron construyendo.
El tercer resurgimiento de la IA, a principios de la década de 1980, fue impulsado por corporaciones que vieron una enorme ventaja competitiva en el uso de la tecnología de IA. Estos “sistemas expertos” habían sido prototipos en Carnegie Mellon para DEC, lo que ahorró a la empresa de informática unos 40 millones de dólares.
Esta vez, el ciclo de exageración se vio impulsado aún más por la ambiciosa estrategia de Japón. Sistemas informáticos de quinta generación proyecto, cuyo objetivo era producir un nuevo tipo de computadora para IA. De repente, todas las grandes empresas querían un "sistema experto".
Fue en 1984 que Marvin Minsky y Roger Schank, dos de los investigadores de IA de OG, acuñaron el término “invierno de IA” en una conferencia de la industria, argumentando que las expectativas para la IA eran tan altas que seguramente vendría la decepción.
Efectivamente, el revuelo de las expectativas pronto chocó con la decepcionante realidad de que estos “sistemas expertos” eran difíciles y costosos de mantener, mientras que el proyecto de Quinta Generación terminó en ruinas. La IA de propósito general parecía más lejana que nunca.
Una vez más, llegó el criptoinvierno. Minsky y Schank acertaron en sus predicciones; por otra parte, habían visto esta película antes.
El abismo de la desilusión
La firma de investigación Gartner creó este gráfico del ciclo de publicidad para describir cómo suelen arraigarse las nuevas tecnologías: hay un auge inicial de euforia en el que todos se entusiasman con lo que la nueva tecnología puede hacer: ¡Un teléfono en tu bolsillo! ¡Dinero digital! ¡Coches autónomos!
Pero la tecnología lleva tiempo.
La gente se impacienta y el interés público se desvanece. Los expertos están enojados con la nueva tecnología por no cumplir sus promesas. Esto se llama “la depresión de la desilusión”, también conocida como “invierno”.
Pero los constructores siguen construyendo. Trabajan arduamente en laboratorios y garajes poco conocidos, y gradualmente logran avances, uno tras otro, que lentamente se acumulan en la visión prometida (a menudo, también una visión mucho más amplia).
Esta “Pendiente de la Ilustración” ocurre silenciosa y gradualmente, mientras el resto del mundo ha abandonado la tecnología, como lo hizo con la IA. Durante la década de 1990, la IA estaba tan pasada de moda que algunos investigadores dieron a su trabajo nombres diferentes (como “aprendizaje automático” o “inteligencia computacional”).
Sin embargo, sería más exacto mostrar el ciclo publicitario de Gartner como una serie de ciclos de exageración, uno tras otro, cada uno de los cuales conduce a mesetas progresivamente más altas, como en “Principios"
Que se acumulan entre sí, en un ciclo de mejora continua:
Lo que eventualmente culmina en una singularidad de supernova como el lanzamiento de ChatGPT de este año. Sucedió poco a poco, a lo largo de 67 años, y luego sucedió. todo de una vez.
El invierno conduce a la primavera
Aunque las criptomonedas existen desde 2008, las similitudes son profundas.
Este mercado también ha visto ciclos de exageración de montaña rusa: el primer invierno criptográfico de 2015 condujo al auge de las ICO de 2017, seguido por el invierno criptográfico de 2018-2019, el "verano DeFi" de 2020, y luego el colapso de Terra/FTX/banca. sistema, y el invierno que siguió.
Cada vez, las expectativas infladas chocan con la dura realidad y caemos en el abismo de la desilusión.
Al igual que la IA, los investigadores y las empresas serios ahora ocultan su trabajo criptográfico detrás de eufemismos como "activos digitales" o "tecnología de contabilidad digital".
Y los medios de comunicación alimentan este pesimismo de la industria, ya que cubren cada movimiento en el juicio de FTX, cada demanda de la SEC, con un mensaje implícito. te lo dije.
Mientras tanto, los constructores siguen construyendo.
Y los inversores siguen invirtiendo.
Hoy te recordaré que El invierno siempre lleva a la primavera.. Ha sucedido muchas veces con la IA, tal como sucederá nuevamente con las criptomonedas.
Cuando surge el próximo gran acontecimiento (ya sea un avance regulatorio, un nuevo sencillo de K-pop lanzado como NFT o un nuevo jefe de la SEC), no nos dejamos llevar por el ciclo de exageración, simplemente continuamos invirtiendo pacientemente, mes tras día. mes, en nuestro Cartera de creyentes de blockchain.
Las temporadas cambian. Pero nuestra estrategia de inversión sigue siendo la misma.
Abrígate, pero vístete en capas. Porque tarde o temprano volverá a hacer calor.
Más de 50,000 inversores reciben esta columna todos los viernes. Haz clic para suscribirte y unirte a la tribu.
- Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
- PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
- PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
- PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
- PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
- Fuente: https://www.bitcoinmarketjournal.com/winter-leads-to-spring/
