Словарь ИИ
Что такое зима ИИ
Коротко
Зима ИИ это период, когда разочарование в искусственном интеллекте приводит к урезанию денег на исследования и спаду интереса к этой области.
История ИИ · AI winter
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Представь, что весь класс увлекся постройкой огромного замка из кубиков. Все хвастались, что башни достанут до потолка. Но башни падали, ребята заскучали, и учительница убрала кубики в шкаф. Прошло время, появились новые детали, и стройка началась снова. С учеными, которые учат компьютеры думать, такое случалось несколько раз. Такие холодные паузы и прозвали зимами.
Простыми словами
Так называют годы, когда в умные программы почти перестают верить. Схема каждый раз похожа. Сначала ученые и журналисты обещают, что машины вот-вот начнут понимать речь и переводить не хуже человека, и на исследования щедро дают деньги. Потом выясняется, что задачи намного сложнее, а компьютеры слишком слабые. Государства и компании урезают финансирование, студенты уходят в другие области. Через несколько лет появляется новый подход, и интерес возвращается. Например, в середине 1980-х вокруг экспертных систем был большой шум, а потом восторг сменился спадом.
Для бизнеса
Для руководителя история зим полезна как прививка от завышенных ожиданий. Каждый спад начинался одинаково: обещания опережали то, что технология умела на деле, а проекты запускали без измеримой цели. Сейчас тот же риск есть в масштабе одной компании: купили подписки, провели презентацию, а через полгода никто не может назвать эффект в рублях. Защита простая. Выбирайте процесс с понятной метрикой, считайте затраты на данные и сопровождение, заранее решите, при каком результате проект закрывается. Если вокруг технологии снова наступит охлаждение, проект с доказанной пользой продолжит работать, а модный проект без цифр закроют первым. Такой расчет до старта делают в карте ИИ-решений.
Для специалиста
Зимой ИИ (AI winter) называют фазы спада финансирования и доверия к исследованиям искусственного интеллекта. Первую обычно связывают с докладом Джеймса Лайтхилла «Artificial Intelligence: A General Survey», который подготовлен по заказу британского Научно-исследовательского совета (Science Research Council) и опубликован в начале 1973 года. Лайтхилл писал о разочаровании результатами за двадцать пять лет и о том, что исследователи не учли комбинаторный взрыв (combinatorial explosion): число вариантов перебора растет так быстро, что методы с игрушечных задач не переносятся на реальные. Выражение «AI winter» уже ходило среди исследователей в 1984 году: на конференции AAAI-84 панель «The Dark Ages of AI» обсуждала, не завышены ли ожидания бизнеса и военных и не обернется ли это обвалом финансирования. Шумиху вокруг экспертных систем середины 1980-х и ее спад вспоминают участники панели об истории экспертных систем в AI Magazine (2018). Выход из спадов давали новые данные, вычисления и вероятностные методы.
Пример
Директор вспоминает, как несколько лет назад компания купила систему «умной» аналитики и через год отключила ее: никто не понимал, какой результат она должна дать. Перед новым проектом с языковой моделью он сначала просит команду назвать метрику и порог, при котором пилот признают неудачным.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Сколько было зим ИИ?
Будет ли новая зима ИИ?
Источники
- Lighthill J., Artificial Intelligence: A General Survey, Science Research Council, 1973chilton-computing.org.uk
- Chilton Computing, Lighthill Report: обзор публикации, начало 1973 годаchilton-computing.org.uk
- McDermott и др., The Dark Ages of AI: A Panel Discussion at AAAI-84, AI Magazine, 1985ojs.aaai.org
- Brock D. C., Learning from Artificial Intelligence's Previous Awakenings: The History of Expert Systems, AI Magazine, 2018ojs.aaai.org
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений