Ik ben verbaasd over AI.
Ik gebruik ChatGPT momenteel voor alles: zakelijke ideeën, dinerrecepten, grammaticatips, doe-het-zelf-projecten, filosofische vragen, medisch onderzoek, wiskundige problemen, hulp bij coderen en zelfverbetering.
Het is een doorlopende grap geworden in mijn familie dat ik elke vraag beantwoord met “Waarom vraag je het niet aan ChatGPT?”
Ze zeggen: 'Waarom niet u vraag het aan ChatGPT, aangezien het je vriendje is?”
Ik gebruik ChatGPT voor hulp bij het onderzoeken van deze kolommen. (Maar niet door ze op te schrijven – dit ben ik allemaal, schat.)
Voor degenen onder ons die niet op AI-gebied werken, kan het lijken alsof ChatGPT van de ene op de andere dag is ontstaan. In feite trok het naar schatting slechts 100 miljoen gebruikers twee maanden na de lancering – wat misschien wel de snelste groei van een internettoepassing in de geschiedenis is.
Sindsdien lijkt het er echter op dat de groei is afgenomen, wat volgens de Washington Post “het vertrouwen in de AI-revolutie doet wankelen.” Regeringen haasten zich regel de technologie. Een geschatte 75% van bedrijven willen AI verbieden.
Eerst houden ze van je, daarna haten ze je. Maar voor de AI-OG’s is dit niets nieuws.
Voor degenen die het gevoel hebben dat we midden in een nieuwe cryptowinter zitten, met bitcoin die op de grens van $25,000 blijft steken en er niets vooruit gaat behalve de FTX-rechtszaak, is het nuttig om naar de geschiedenis van AI te kijken.
Wist je dat er AI-winters zijn geweest?
AI Winters > Crypto-winters
Sterker nog, die zijn er geweest meer AI winters dan crypto-winters, simpelweg omdat de technologie al langer bestaat.
Hoewel er in de jaren veertig en vijftig van de vorige eeuw veel fundamenteel onderzoek naar ‘denkmachines’ werd verricht, gebeurde dit op een 1956 Dartmouth-werkplaats dat ‘kunstmatige intelligentie’ een geformaliseerd studiegebied werd.
Dit was een workshop van acht weken waarin ze de grote hersenen allemaal op één plek samenbrachten: genieën als Marvin Minsky (die later medeoprichter was van de MIT AI-afdeling), John McCarthy (die later medeoprichter was van de term “kunstmatige intelligentie”), en naar verluidt zelfs John Nash (later gespeeld door Russell Crowe in A Beautiful Mind).
Tegenwoordig hebben ze allemaal Wikipedia-pagina's.
Volgens de legende hadden ze de hele bovenverdieping van de wiskundeafdeling van Dartmouth om te rommelen. Elke dag presenteerde iemand een paper of een idee, waarna ze discussieerden. Zoals een deelnemer de sfeer omschreef: “Het was heel interessant, heel stimulerend, heel spannend.”
Het leek wel een zomerkamp voor nerds. We kunnen ons voorstellen dat deze mooie geesten allemaal dat seminar verlieten met de gedachte: AI is hier. Het is aangekomen.
Vergeet niet dat dit gebeurde in 1956. Laat me ChatGPT raadplegen om te berekenen hoe lang geleden dat was.
Aan het wachten.
Sheesh. Ik had een rekenmachine moeten gebruiken.
67 jaar geleden. Dat had ik in mijn hoofd ook kunnen doen.
Zevenenzestig jaar van de Dartmouth-workshop tot ChatGPT. En onderweg was het een hele hobbelige weg.
De eerste AI-winter: "De wodka is goed, maar het vlees is verrot"
Verrassend genoeg vond de eerste AI-doorbraak snel plaats, toen vroege computers veelbelovend waren op het gebied van taalvertaling. De media hypeden deze ontwikkelingen: vertaalmachines staan om de hoek!
De Amerikaanse regering zag de mogelijkheid om berichten snel te decoderen van het Russisch naar het Engels, een krachtig wapen in de Koude Oorlog met de Sovjet-Unie, en het geld voor AI-onderzoek begon binnen te stromen.
Natuurlijk was het vertalen van talen moeilijker dan het leek, en iedereen onderschatte de moeilijkheid om computers ‘gezond verstand’ te laten begrijpen. Het beroemde voorbeeld was de vraag aan de machine om de zinsnede ‘De geest is gewillig, maar het vlees is zwak’ te vertalen, wat werd: ‘De wodka is goed, maar het vlees is verrot.’
Deze teleurstelling in de voortgang van vroege AI-onderzoeksprojecten leidde tot ander onderzoeksproject van de overheid, waaruit bleek dat AI-vertaling langzamer en duurder was dan menselijke vertaling. De financiering droogde op en de eerste AI-winter brak aan.
De tweede AI-winter: “Neurale netwerken zijn een no-go”
Maar bouwers bleven bouwen.
In de jaren zestig was het hot topic neurale netwerken, waardoor de belangstelling voor het AI-veld opnieuw begon op te wekken. Joseph Weizenbaum van MIT ontwikkelde ELIZA, een soort primitieve versie van ChatGPT (probeer het hier). Een nieuwe AI-programmeertaal, Prolog, werd in Frankrijk ontwikkeld door Alain Colmerauer.
Het geld begon weer binnen te stromen.
Deze keer was de hype nog groter. AI-onderzoekers raakten verstrikt in een ‘web van toenemende overdrijving’, aldus AI-onderzoeker Hans Moravec. Ze zouden belachelijke beweringen doen over wat AI zou kunnen bereiken om de grote overheidssubsidie binnen te halen. Toen ze er vervolgens niet in slaagden hun doelstellingen waar te maken, maakten ze nog belachelijker claims om de volgende subsidie binnen te halen.
Dus toen de Britse regering de wiskundige vroeg Sir James Lighthill Om een paar jaar later een rapport over de stand van zaken op te stellen, hekelde hij de technologie, daarbij verwijzend naar het totale onvermogen om de ‘grandioze doelstellingen’ ervan te verwezenlijken. Het rapport, versterkt door de media, leidde ertoe dat de Britse regering haar deuren sloot allen AI-financiering in Groot-Brittannië, met uitzondering van een handvol onderzoeksuniversiteiten.
Het Lighthill-rapport was een sneeuwstorm van slechte publiciteit. En de tweede AI-winter bevroor over.
De derde AI-winter: “Bedrijven zullen ze niet gebruiken”
Maar bouwers bleven bouwen.
De derde heropleving van AI, begin jaren tachtig, werd veroorzaakt door bedrijven die een enorm concurrentievoordeel zagen in het gebruik van AI-technologie. Deze ‘expertsystemen’ waren voor DEC bij Carnegie Mellon geprototypeerd, waardoor het computerbedrijf naar schatting $ 1980 miljoen had bespaard.
Deze keer werd de hype-cyclus verder aangewakkerd door de Japanse ambities Computersystemen van de vijfde generatie project, dat tot doel had een nieuw soort computer voor AI te produceren. Plots wilde elk groot bedrijf een ‘expertsysteem’.
Het was in 1984 dat Marvin Minsky en Roger Schank, twee van de OG AI-onderzoekers, op een industrieconferentie de term ‘AI-winter’ bedachten, met het argument dat de verwachtingen voor AI zo hooggespannen waren dat teleurstelling zeker zou volgen.
En ja hoor, de hype van verwachtingen botste al snel met de teleurstellende realiteit dat deze ‘expertsystemen’ moeilijk en duur te onderhouden waren, terwijl het Vijfde Generatie-project in tranen eindigde. AI voor algemene doeleinden leek even ver weg als altijd.
Opnieuw brak de crypto-winter aan. Minsky en Schank hadden gelijk in hun voorspellingen; aan de andere kant hadden ze deze film eerder gezien.
De trog van desillusie
Het onderzoeksbureau Gartner heeft deze hype-cyclusgrafiek gemaakt om te beschrijven hoe nieuwe technologieën doorgaans voet aan de grond krijgen: er is een aanvankelijke hausse aan euforie waarbij iedereen enthousiast wordt over wat de nieuwe technologie kan doen: een telefoon in je zak! Digitaal geld! Zelfrijdende auto's!
Maar technologie kost tijd.
Mensen worden ongeduldig en de publieke belangstelling verdwijnt. Deskundigen zijn boos over de nieuwe technologie omdat deze de beloften niet kan waarmaken. Dit wordt de ‘Trog van desillusie’ genoemd, ook wel ‘winter’ genoemd.
Maar de bouwers blijven bouwen. Ze zwoegen in weinig bekende laboratoria en garages en bereiken geleidelijk doorbraken, de een na de ander, die zich langzaam ophopen in de beloofde visie – vaak ook een veel uitgebreidere visie.
Deze ‘helling van de verlichting’ gebeurt stilletjes en geleidelijk, terwijl de rest van de wereld de technologie heeft opgegeven, net als bij AI. In de jaren negentig was AI zo uit de mode dat sommige onderzoekers hun werk verschillende namen gaven (zoals ‘machine learning’ of ‘computationele intelligentie’).
Het zou echter nauwkeuriger zijn om de Gartner-hypecyclus weer te geven als een serie van hype-cycli, de een na de ander, die elk leiden tot steeds hogere plateaus, zoals in Ray Dalio's 'Principes"
Die elkaar opstapelen, in een cyclus van continue verbetering:
Wat uiteindelijk culmineert in een supernova-singulariteit zoals de lancering van ChatGPT dit jaar. Het gebeurde beetje bij beetje, gedurende 67 jaar, en toen gebeurde het allemaal een keer.
De winter leidt tot de lente
Hoewel crypto pas sinds 2008 bestaat, zijn de overeenkomsten groot.
Deze markt heeft ook achtbaanhypecycli gekend: de eerste crypto-winter van 2015 leidde tot de ICO-boom van 2017, gevolgd door de crypto-winter van 2018-2019, de “DeFi-zomer” van 2020 en vervolgens de ineenstorting van Terra/FTX/banking. systeem, en de winter die daarop volgde.
Elke keer botsen opgeblazen verwachtingen met de harde realiteit, en vallen we in het dal van desillusie.
Net als AI verbergen serieuze onderzoekers en bedrijven nu hun cryptowerk achter eufemismen als ‘digitale activa’ of ‘digitale grootboektechnologie’.
En de nieuwsmedia voeden dit pessimisme in de sector, omdat ze elke stap in het FTX-proces, elke SEC-rechtszaak, met een impliciete ik zei het je toch.
Ondertussen blijven bouwers bouwen.
En beleggers blijven investeren.
Vandaag zal ik je daaraan herinneren de winter leidt altijd tot de lente. Het is zo vaak gebeurd met AI, net zoals het opnieuw zal gebeuren met crypto.
Wanneer het volgende grote ding zich voordoet – of dat nu een doorbraak in de regelgeving is, een nieuwe K-pop-single die als NFT wordt uitgebracht, of een nieuw hoofd van de SEC – gaan we niet mee met de hype-cyclus, maar gaan we gewoon door met geduldig investeren, maand erna. maand, in onze Portfolio van Blockchain-gelovigen.
Seizoenen veranderen. Maar onze beleggingsstrategie blijft hetzelfde.
Kleed je samen, maar kleed je in laagjes. Want vroeg of laat wordt het weer warm.
Ruim 50,000 beleggers krijgen deze column elke vrijdag te zien. Klik om je te abonneren en lid te worden van de stam.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://www.bitcoinmarketjournal.com/winter-leads-to-spring/
