Que se passe-t-il lorsque la bulle d'IA éclate?

Les experts de l'IA s'inquiètent que le domaine ne soit au bord d'un scénario similaire à l'éclatement de la bulle Internet. C'est ce qu'on appelle un hiver AI. Et, si cela se produit, cela pourrait laisser un grand nombre de chercheurs, d'investisseurs et d'entrepreneurs dans le froid.

Un tel scénario pourrait se produire pour plusieurs raisons, et ses effets pourraient varier énormément en fonction de la faiblesse des investissements dans l'espace finit par performer. Mais avant de plonger dans tout cela, il est important de comprendre qu'il n'y a pas de Bubble Czar officiel qui détermine quand il est temps de se diriger vers les canots de sauvetage.

Le problème des bulles est qu'on ne sait jamais quand elles vont éclater. – ou même si vous êtes en un. Mais rétrospectivement, il est généralement assez facile de voir pourquoi ils se produisent. Dans ce cas, tout comme le dotcom, une bulle d'IA arrive à cause de spéculations excessives.

Non seulement les capital-risqueurs (VCs) lancent de l'argent à quiconque murmure les mots «neural» et «réseau» dans le même phrase, mais des sociétés comme Google et Microsoft se repositionnent elles-mêmes comme des entreprises centrées sur l'IA.

Les experts de Gartner prédisent 3,2 billions d'ici 2022 – plus que les industries du film, du jeu vidéo et de la musique combinées. En d'autres termes, c'est plus qu'une simple spéculation.

Pour comprendre ce qui se passerait si une telle bulle géante éclatait, nous devions aller un peu plus loin que l'éclatement de la bulle Internet de 2000.

un hiver AI – qui est juste une autre façon de dire bulle d'AI – dans les années 1980. La plupart des percées que nous avons connues au cours des dernières années, dans des domaines comme la vision par ordinateur et les réseaux de neurones, ont été promises par les chercheurs pendant les «années dorées» de l'IA, du milieu des années 1950 à la fin des années 1970. [19659002Aujourd'huideschercheurscommeIanGoodfellowetYannLeCunrepoussentleslimitesquandils'agitdetechniquesd'apprentissageenprofondeurMaisunegrandepartiedecequ'ilsfontmaintenantetdeleurscollèguescontinued'êtreuntravailprometteurdepuisdesdécenniesTravailabandonnéenraisond'unmanqued'intérêtdelapartdeschercheursetdufinancementdesinvestisseurs

Et ce ne sont pas seulement les chercheurs de pointe qui ont besoin de s'inquiéter. En fait, ils peuvent d'abord être les plus sûrs. Le Dr Fei Fei Li, Chercheur Google Cloud en chef, trouvera probablement du travail dans tous les hivers, sauf le plus froid des IA, mais la promotion de 2023 ne sera peut-être pas aussi chanceuse. En fait, les chercheurs à l'université pourraient être les premiers à souffrir – quand le financement de l'IA se tarira, cela affectera probablement le département de recherche de Stanford avant celui de Microsoft.

Alors, comment savons-nous si un hiver IA arrive? La réponse courte: nous ne le faisons pas, alors aspirez-le et sally-avant. Mais la réponse longue est, nous jetons un coup d'oeil aux facteurs qui peuvent causer un.

Le chercheur de Microsoft Dr. John Langford plaide pour un hiver d'IA imminent par les observations suivantes:

1. La présentation de NIPS est 50% de ceci
2. Il y a des preuves significatives que le processus de révision de documents dans l'apprentissage automatique grince sous plusieurs années de croissance exponentielle
3. Les personnalités publiques surclassent souvent l'état de l'IA.
4. L'argent pleut du ciel sur des startups ambitieuses avec une bonne histoire.
5. Apparemment, nous avons maintenant même un faux site web de conférence ( https://nips.cc/ est le vrai pour NIPS).

Certains d'entre eux sembler être de gros contrats – l'adoption dans les soumissions de NIPS indique un flot de recherches, il a été spéculé que la recherche de basse qualité commence à glisser à travers les fissures, et il y a beaucoup de rigamarole sur le rôle célébrités tech et journalistes jouent i Son quatrième point, si je peux le publier, est probablement qu'un hiver IA sera le résultat direct des investisseurs clamant après qu'ils ne reçoivent pas la satisfaction immédiate le plus désir. Beaucoup de ces investisseurs lâchent des millions de dollars sur des startups qui semblent redondantes à tous égards sauf les promesses qu'ils font.

Le cinquième point ressemble plus à une plainte personnelle, on ne sait pas comment une escroquerie merdique affecte L'avenir de l'IA, mais il est révélateur que la conférence de NIPS est si populaire que quelqu'un tenterait d'arnaquer ses participants.

Dans un post sur son blog personnel Dr. Langford continue à dire :

Nous ne sommes clairement pas dans une situation stable. Est-ce une bulle ou une révolution? La réponse comprend sûrement un peu de révolution: les champs de vision et de reconnaissance de la parole ont été remplacés par de grands succès empiriques créés par des architectures neuronales profondes et, plus généralement, l'apprentissage automatique a trouvé de nombreux usages dans le monde réel. En même temps, j'ai du mal à croire que nous ne vivons pas dans une bulle.

Alors peut-être que nous sommes déjà dans une bulle. Que diable sommes-nous censés faire à ce sujet? Selon Langford, tout est une question de contrôle des dommages. Il indique que certaines recherches sont plus «pétillantes» que d'autres et que les chercheurs devraient se concentrer sur la «création d'intelligence» plutôt que sur «l'imitation de l'intelligence». Mais les ramifications, cette fois-ci, peuvent ne pas être aussi sévères Il y a 40 ans. Il est sûr de dire que nous avons atteint une sorte de «point de sauvegarde» dans le domaine de l'IA. Vous pourriez argumenter que certaines des choses promises par les chercheurs en IA pourraient être farfelues, l'intelligence générale artificielle par exemple, mais la plupart du temps l'apprentissage automatique a déjà fourni des solutions à des problèmes non résolus auparavant.

Je ne peux pas imaginer Google abandonner l'IA qui alimente son ​​application de traduction par exemple, à moins que quelque chose de mieux que l'apprentissage automatique arrive pour accomplir la tâche. Et il y a d'innombrables autres exemples d'IA puissantes utilisées partout dans le monde en ce moment même.

Mais pour les VC et les entrepreneurs, le meilleur conseil pourrait être: une once d'évaluation vaut une livre de spéculation.

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