AI శీతాకాలం అనే పదం AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో నిధుల కోతల కాలాన్ని సూచిస్తుంది, తరచుగా బట్వాడా చేయడంలో విఫలమయ్యే ఓవర్హైప్ అంచనాలను అనుసరిస్తుంది.
ఇటీవలి ఉత్పాదక AI సిస్టమ్లు పెట్టుబడిదారుల వాగ్దానాల కంటే తక్కువగా ఉండటంతో – OpenAI యొక్క GPT-4o నుండి Google యొక్క AI-ఆధారిత ఓవర్వ్యూల వరకు – ఈ నమూనా ఈ రోజు చాలా సుపరిచితం అనిపిస్తుంది.
శోధన ఇంజిన్ భూమి AI శీతాకాలాలు చారిత్రాత్మకంగా ఉత్సాహం మరియు నిరాశ చక్రాలను అనుసరించాయని నివేదించింది. వీటిలో మొదటిది, 1970లలో, మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ని సాధించే లక్ష్యంతో ప్రతిష్టాత్మకమైన ప్రాజెక్ట్ల నుండి వచ్చిన తక్కువ ఫలితాల కారణంగా సంభవించింది. తగినంత కంప్యూటింగ్ శక్తి లేనందున మరియు ఈ రంగంలో కంప్యూటర్లు ఏమి సాధిస్తాయనే అంచనాలు అవాస్తవంగా ఉన్నందున, నిధులు స్తంభింపజేయబడ్డాయి.
1980లలోని నిపుణుల వ్యవస్థలు వాగ్దానాన్ని చూపించాయి, అయితే ఈ వ్యవస్థలు ఊహించని ఇన్పుట్లను నిర్వహించడంలో విఫలమైనప్పుడు రెండవ AI శీతాకాలం సంభవించింది. LISP యంత్రాల క్షీణత మరియు జపాన్ యొక్క వైఫల్యం ఐదవ తరం ప్రాజెక్ట్, మందగమనానికి దోహదపడిన అదనపు అంశాలు. చాలా మంది పరిశోధకులు AI నుండి తమను తాము దూరం చేసుకున్నారు, ప్రతికూల కళంకాన్ని నివారించడానికి వారి పనిని ఇన్ఫర్మేటిక్స్ లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ అని పిలవాలని నిర్ణయించుకున్నారు.
చలికాలంలో AI యొక్క స్థితిస్థాపకత
AI 1990లలో నెమ్మదిగా మరియు బాధాకరంగా ఉన్నప్పటికీ, చాలా వరకు ఆచరణీయం కాదు. IBM వాట్సన్ మానవులు అనారోగ్యాలకు చికిత్స చేసే విధానాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చాలని భావించినప్పటికీ, వాస్తవ-ప్రపంచ వైద్య విధానాలలో దాని అమలు ప్రతి మలుపులోనూ సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది. AI యంత్రం వైద్యుల గమనికలను అర్థం చేసుకోలేకపోయింది మరియు స్థానిక జనాభా అవసరాలను తీర్చలేకపోయింది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, సున్నితమైన విధానం అవసరమయ్యే సున్నితమైన పరిస్థితులలో AI బహిర్గతం చేయబడింది.
మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు పెద్ద డేటాలో పురోగతితో 2000ల ప్రారంభంలో AI పరిశోధన మరియు నిధులు మళ్లీ పెరిగాయి. అయినప్పటికీ, AI యొక్క ఖ్యాతి, గత వైఫల్యాల వల్ల కలుషితమై, చాలా మంది AI సాంకేతికతలను రీబ్రాండ్ చేయడానికి దారితీసింది. బ్లాక్చెయిన్, స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు మరియు వాయిస్-కమాండ్ పరికరాలు వంటి నిబంధనలు పెట్టుబడిదారుల ఆసక్తిని పొందాయి, అవి పెరిగిన అంచనాలను అందుకోవడంలో విఫలమైనప్పుడు మాత్రమే చాలా వరకు మసకబారతాయి.
గత AI శీతాకాలాల నుండి పాఠాలు
ప్రతి AI శీతాకాలం సుపరిచితమైన క్రమాన్ని అనుసరిస్తుంది: అంచనాలు హైప్కు దారితీస్తాయి, తర్వాత సాంకేతికత మరియు ఆర్థిక విషయాలలో నిరాశలు ఉంటాయి. AI పరిశోధకులు ఫీల్డ్ నుండి వెనక్కి తగ్గారు మరియు మరింత దృష్టి కేంద్రీకరించిన ప్రాజెక్ట్లకు తమను తాము అంకితం చేసుకుంటారు.
అయినప్పటికీ, ఈ ప్రాజెక్ట్లు దీర్ఘకాలిక పరిశోధన అభివృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వవు, స్వల్పకాలిక ప్రయత్నాలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి మరియు ప్రతి ఒక్కరూ AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని పునఃపరిశీలించేలా చేస్తాయి. ఇది సాంకేతికతపై అవాంఛనీయ ప్రభావాన్ని చూపడమే కాకుండా, శ్రామిక శక్తిని కూడా ప్రభావితం చేస్తుంది, దీని ప్రతిభ చివరికి సాంకేతికతను నిలకడలేనిదిగా భావిస్తుంది. జీవితాన్ని మార్చే కొన్ని ప్రాజెక్టులు కూడా వదలివేయబడ్డాయి.
అయినప్పటికీ, ఈ కాలాలు విలువైన పాఠాలను అందిస్తాయి. AI యొక్క సామర్థ్యాల గురించి వాస్తవికంగా ఉండాలని, పునాది పరిశోధనపై దృష్టి పెట్టాలని మరియు పెట్టుబడిదారులు మరియు ప్రజలతో పారదర్శకంగా కమ్యూనికేట్ చేయాలని అవి మనకు గుర్తు చేస్తాయి.
మనం మరో AI శీతాకాలం వైపు వెళ్తున్నామా?
పేలుడు 2023 తర్వాత, AI పురోగతి యొక్క వేగం మందగించినట్లు కనిపిస్తోంది; ఉత్పాదక AIలో పురోగతులు తక్కువ తరచుగా అవుతున్నాయి. ఇన్వెస్టర్ కాల్లు AI గురించి తక్కువ ప్రస్తావనలను చూశాయి మరియు ChatGPT వంటి సాధనాల ద్వారా ప్రారంభంలో వాగ్దానం చేసిన ఉత్పాదకత లాభాలను గ్రహించడానికి కంపెనీలు కష్టపడుతున్నాయి.
భ్రాంతుల ఉనికి మరియు నిజమైన అవగాహన లేకపోవడం వంటి ఇబ్బందుల కారణంగా ఉత్పాదక AI నమూనాల ఉపయోగం పరిమితం చేయబడింది. అంతేకాకుండా, వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను చర్చిస్తున్నప్పుడు, AI- రూపొందించిన కంటెంట్ వ్యాప్తి మరియు డేటా వినియోగానికి సంబంధించిన అనేక సమస్యాత్మక అంశాలు, పురోగతిని మందగించే సమస్యలను కూడా ప్రదర్శిస్తాయి.
అయినప్పటికీ, పూర్తిస్థాయి AI శీతాకాలాన్ని నివారించడం సాధ్యమవుతుంది. ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్లు క్లోజ్డ్ ఆల్టర్నేటివ్లకు త్వరగా చేరుకుంటున్నాయి మరియు కంపెనీలు పరిశ్రమల్లో వివిధ అప్లికేషన్లను అమలు చేసే దిశగా మారుతున్నాయి. కంపెనీ క్లెయిమ్లపై సాధారణ సందేహాలు ఉన్నప్పటికీ, ప్రత్యేకించి పర్ప్లెక్సిటీ విషయంలో కూడా ద్రవ్య పెట్టుబడులు ఆగిపోలేదు.
AI యొక్క భవిష్యత్తు మరియు వ్యాపారాలపై దాని ప్రభావం
భవిష్యత్తులో AIతో ఏమి జరుగుతుందో ఖచ్చితంగా చెప్పడం కష్టం. ఒక వైపు, పురోగతి కొనసాగుతుంది మరియు శోధన మార్కెటింగ్ పరిశ్రమ కోసం మెరుగైన ఉత్పాదకత రేట్లతో మెరుగైన AI వ్యవస్థలు అభివృద్ధి చేయబడతాయి. మరోవైపు, సాంకేతికత ప్రస్తుత సమస్యలను పరిష్కరించలేకపోతే – AI యొక్క ఉనికి యొక్క నైతికత, ఉపయోగించిన డేటా యొక్క భద్రత మరియు సిస్టమ్ల యొక్క ఖచ్చితత్వంతో సహా – AIపై విశ్వాసం తగ్గడం వల్ల పెట్టుబడులు తగ్గవచ్చు మరియు, తత్ఫలితంగా, మరింత గణనీయమైన పరిశ్రమ మందగమనం.
ఏ సందర్భంలోనైనా, AIని స్వీకరించడానికి వ్యాపారాలకు ప్రామాణికత, నమ్మకం మరియు వ్యూహాత్మక విధానం అవసరం. శోధన విక్రయదారులు మరియు AI నిపుణులు, AI సాధనాల పరిమితులను బాగా తెలుసుకోవాలి మరియు అర్థం చేసుకోవాలి. వారు వాటిని బాధ్యతాయుతంగా వర్తింపజేయాలి మరియు ఉత్పాదకత లాభాల కోసం వారితో జాగ్రత్తగా ప్రయోగాలు చేయాలి, అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతపై ఎక్కువగా ఆధారపడే ఉచ్చును నివారించాలి.
(ఫోటో ఫిలిప్ బంకెన్స్)
ఇవి కూడా చూడండి: OpenAI సహ-వ్యవస్థాపకుల ‘సేఫ్ AI’ స్టార్టప్ $1bnని పొందింది, $5bn విలువను తాకింది.
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర ఈవెంట్ సహా ఇతర ప్రముఖ ఈవెంట్లతో సహ-స్థానంలో ఉంది ఇంటెలిజెంట్ ఆటోమేషన్ కాన్ఫరెన్స్, బ్లాక్ ఎక్స్, డిజిటల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ వీక్మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో.
TechForge ద్వారా అందించబడే ఇతర రాబోయే ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
The post AI శీతాకాలం: హైప్, నిరాశ మరియు రికవరీ యొక్క చక్రం మొదట AI న్యూస్లో కనిపించింది.
