AI Winter
O inverno da IA refere-se a um período de tempo durante o qual falta financiamento para atividades voltadas para o desenvolvimento de inteligência humana em máquinas. O inverno da IA (Inteligência Artificial) é caracterizado pela diminuição do financiamento em pesquisas de inteligência artificial, mas muitas vezes coincide com uma queda no interesse público também.
Quando as fontes de financiamento secam e as empresas deixam de investir em pesquisa e desenvolvimento relacionadas à IA, a taxa de inovação no campo diminui, deixando apenas os acadêmicos mais dedicados. Pensa-se que o inverno da IA ocorra quando os limites da tecnologia atual resultam em um progresso menos dramático, deixando as instituições acadêmicas trabalharem em melhorias incrementais até que outra descoberta na IA seja feita.
BREAKING AI AI Winter
O inverno da IA tem sido usado para descrever alguns anos ou mesmo décadas, durante as quais o interesse e o desenvolvimento da IA essencialmente cessaram. A inteligência artificial sofre alguns problemas exclusivos de relações públicas que a maioria das áreas de tecnologia não enfrenta na mesma extensão. O objetivo da inteligência artificial foi arbitrariamente estabelecido na década de 1950 por Alan Turing. Ele propôs o teste de imitação de jogos, onde um computador teria que ser indistinguível de um humano. Desde então, a visão do dia do juízo final da IA a vê substituindo a humanidade assim que pode imitá-la. Infelizmente para os pesquisadores de IA, essa visão aterrorizante de uma singularidade descontrolada pode desencorajar novos financiamentos, mesmo que a realidade de quão longe a IA esteja da aprovação no teste de Turing possa decepcionar os atuais financiadores. É mais decepcionante do que o medo que viu o financiamento da IA cair no final dos anos 70 e depois novamente no final dos anos 80 para o início dos anos 90. A tecnologia em computadores melhorou imensamente durante esse período, mas a IA ficou para trás.
AI inverno está chegando?
A inteligência artificial, como Turing imaginava para o teste, ainda está longe. Os computadores usaram sua memória e poder de processamento superiores para derrotar os melhores jogadores de xadrez, Go e até Jeopardy, mas estes tendem a ser aplicativos limitados. O conceito de IA e seus objetivos passaram por uma mudança positiva. Em vez de se esforçar para corresponder à mente generalista com a qual a humanidade foi abençoada, a IA agora procura se especializar em tarefas específicas por meio de técnicas como o aprendizado profundo.
As máquinas de inteligência artificial agora têm a capacidade de aprender a melhorar coisas tão diversas quanto reconhecer o conteúdo das imagens, entender a linguagem natural e antecipar a próxima ação de uma pessoa em um dispositivo móvel. Esses sucessos provocaram a chegada de outro inverno de IA porque são comercialmente viáveis. Uma IA que pode guiar um usuário por meio de uma transação on-line vale dinheiro, assim como uma que pode responder a uma pergunta em um bate-papo on-line, em vez de fazer com que um usuário entre em um local físico ou faça uma ligação telefônica. Esses benefícios tangíveis têm empresas e governos investindo em pesquisa de IA internamente, bem como em instituições acadêmicas.
Enquanto a IA continuar avançando em uma direção em que as empresas podem ver uma potencial economia de custos ou lucro, o setor estará quente demais para que qualquer tipo de inverno da IA aconteça.
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