Os invernos da IA ​​são inevitáveis?

De acordo com a Wikipedia (citações omitidas):

Na história da inteligência artificial, um inverno de IA é um período de financiamento reduzido e interesse em pesquisas de inteligência artificial. O termo foi cunhado por analogia à idéia de um inverno nuclear. O campo passou por vários ciclos de hype, seguidos de decepções e críticas, seguidos de cortes de financiamento, seguidos de renovado interesse anos ou décadas depois.

A página da Wikipedia discute um pouco sobre as causas dos invernos com IA. No entanto, estou curioso para saber se é possível impedir que um inverno de IA ocorra. Eu realmente não gosto da alocação incorreta de recursos causada por investimento excessivo seguido por investimento insuficiente.

Uma das causas do inverno da IA ​​listada nessa página da Wikipedia é "hype":

Os invernos da IA ​​podem ser parcialmente entendidos como uma sequência de expectativas superinflacionadas e subsequentes quedas vistas nas bolsas de valores e exemplificadas pela mania ferroviária e pela bolha pontocom. Em um padrão comum no desenvolvimento de novas tecnologias (conhecido como ciclo de hype), um evento, tipicamente um avanço tecnológico, cria publicidade que se alimenta de si mesma para criar um "pico de expectativas infladas" seguido de uma "calha de desilusão". Como o progresso científico e tecnológico não pode acompanhar o aumento das expectativas impulsionado pela publicidade entre os investidores e outras partes interessadas, um acidente deve ocorrer. A tecnologia de IA parece não ser exceção a esta regra.

E parece que este parágrafo indica que qualquer nova tecnologia ficará presa nesse padrão de "expectativas infladas" seguidas de desilusão.

Então, os invernos da IA ​​são inevitáveis? É inevitável que as tecnologias de IA sempre sejam exageradas no futuro e que "correções" severas sempre ocorram? Ou pode haver uma maneira de gerenciar esse ciclo de hype para impedir aumentos / diminuições graves no financiamento?

Eu acho que, por definição estrita da palavra inevitável, não, os futuros eventos de inverno da IA ​​não são inevitáveis. Por mais provável ou improvável que seja, é possível controlar os gastos com pesquisa e criar um plano mais estável de financiamento da pesquisa em Inteligência Artificial. Como é possível evitar um evento de inverno da AI, um evento não é inevitável .

Sim - sempre haverá Gartner Hype Cycles, que leva a "IA Winters" - isso é apenas um fato da natureza humana em grandes grupos. Não há evidências melhores para a mentalidade do "Ciclo do Hype" do que o mercado de ações, pois ele reage alto e baixo a qualquer que seja o item quente. A IA é muito mais suscetível a isso, uma vez que a IA tende a tocar as pessoas de maneiras muito reais - essa tecnologia se tornará mais inteligente do que eu? Isso vai me substituir? Será que vai assumir? Estamos construindo uma nova vida? Quem controla isso? que para aqueles que realmente constroem ou sabem algo sobre essas técnicas e conceitos diria que estamos muito longe disso, é possível em primeiro lugar. Para construir sistemas que possam, na melhor das hipóteses, imitar a inteligência de uma criança de dois anos, consideraríamos um grande sucesso.

Os ciclos de hype são a regra hoje em dia, e a IA é sempre um tópico maravilhoso para hype inacreditável e louco. Quero dizer, coisas simples como o reconhecimento de fala ainda não estão funcionando corretamente, mas todo mundo está discutindo como sobreviver à revolta das máquinas terminadoras. Portanto, a menos que possamos ajustar o hype, o próximo inverno da IA ​​é inevitável.

Eu diria que um inverno de IA já aconteceu nos anos 2000, quando sistemas especializados foram adotados em detrimento de sistemas cognitivos, as redes neurais, por exemplo, eram pouco compreendidas na época e, por causa de terem poucos investimentos de grandes empresas, o Google era uma exceção notória. Apenas cerca de três anos atrás, com coisas como IBM Watson e carros sem motorista, esse campo começou a chamar atenção significativa. E agora duvido que seja ignorado novamente, a pesquisa decolou de teses de doutorado avançadas e se tornou cada vez mais difundida.