ปฐมบท และฤดูหนาวแรก ของ AI
การเกิดขึ้นของไมโครคอมพิวเตอร์เมื่อห้าสิบปีก่อน ทำให้จำนวนคอมพิวเตอร์และความสามารถในการคำนวนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว พร้อมไปกับโอกาสพัฒนาให้คอมพิวเตอร์มีความคิดอ่านอย่างมนุษย์
แต่ทุกอย่างยังเร็วเกินไปสำหรับวันนั้น และทำให้คำว่า AI หายไปจากวงการคอมพิวเตอร์นานนับสิบปี
สาเหตุของฤดูหนาว AI
ฤดูหนาว AI ครั้งแรกเกิดจากหลายปัจจัยที่ส่งผลให้เงินทุนและความสนใจในการวิจัย AI ลดลง สาเหตุหลักๆ ได้แก่
- ความคาดหวังที่สูงเกินจริง นักวิจัย AI ยุคแรกทำนายความสามารถของ AI ไว้สูงเกินความเป็นจริง ทำให้เกิดความผิดหวังเมื่อไม่เป็นไปตามคาด
- ข้อจำกัดทางเทคนิค กำลังการประมวลผลและอัลกอริทึมในสมัยนั้นยังไม่เพียงพอที่จะแก้ปัญหาซับซ้อนในโลกจริงได้ ทำให้เห็นข้อจำกัดของระบบ AI ยุคแรก
- รายงาน Lighthill ที่มีอิทธิพลในปี 1973 นี้วิจารณ์การวิจัย AI ว่าล้มเหลวในการบรรลุ "เป้าหมายอันยิ่งใหญ่" ส่งผลให้เงินทุนในสหราชอาณาจักรถูกตัด
- รายงาน ALPAC ในปี 1966 เกี่ยวกับการแปลภาษาด้วยเครื่อง สรุปว่ายังไม่มีสัญญาณว่าจะสามารถแปลภาษาได้จริงในทางปฏิบัติ ทำให้โครงการแปลภาษาถูกตัดงบประมาณ
- การรับมือกับข้อมูลมหาศาล นักวิจัยพบว่าปัญหา AI หลายอย่างมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นแบบเอกซ์โพเนนเชียลเมื่อขนาดข้อมูลนำเข้าเพิ่มขึ้น ทำให้ยากเกินกว่าจะประมวลผลได้
- ขาดพลังการประมวลผล ฮาร์ดแวร์ในสมัยนั้นยังไม่เพียงพอที่จะรองรับความต้องการในการคำนวณของแอปพลิเคชัน AI หลายๆ อย่าง
- การตัดเงินทุน หน่วยงานรัฐบาล โดยเฉพาะ DARPA ในสหรัฐฯ ได้ลดหรือยกเลิกเงินทุนสำหรับการวิจัย AI
- ปรากฏการณ์ Moravec การค้นพบว่างานที่มนุษย์ทำได้ง่าย (เช่น การรับรู้และการเคลื่อนไหว) กลับยากมากสำหรับ AI ในขณะที่งานที่มนุษย์คิดว่ายาก (เช่น การคำนวณซับซ้อน) กลับง่ายสำหรับ AI
- การล่มสลายของระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System) หลายระบบพิสูจน์แล้วว่ามีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาสูง ปรับปรุงยาก และไม่ยืดหยุ่นเมื่อเจอข้อมูลที่เบี่ยงเบนไปจากปกติมากๆ
ปัจจัยเหล่านี้รวมกันส่งผลให้เกิดการสูญเสียความเชื่อมั่นในศักยภาพของ AI นำไปสู่ฤดูหนาว AI ครั้งแรกตั้งแต่ปี 1974 ถึง 1980
ผลกระทบของฤดูหนาว AI ครั้งแรก
ฤดูหนาว AI ครั้งแรกส่งผลกระทบอย่างมากต่อวงการ AI โดยทำให้เงินทุนจากหน่วยงานรัฐบาลและนักลงทุนเอกชนลดลงอย่างมาก โครงการ AI หลายโครงการถูกปิดตัวลง และกิจกรรมการวิจัยชะลอตัวลงอย่างมาก นักวิจัยหันไปให้ความสนใจกับสาขาอื่นๆ ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่คิดว่าจะนำไปใช้ได้จริงในทันที
แม้จะมีอุปสรรคเหล่านี้ นักวิจัยบางคนก็ยังคงพัฒนาแนวคิดใหม่ๆ ในด้านต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะและการให้เหตุผลแบบสามัญสำนึก ช่วงเวลานี้ยังนำไปสู่การวิจัย AI ที่มีจุดมุ่งหมายและเป็นระบบมากขึ้น ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับความก้าวหน้าในอนาคตของวงการนี้
บุคคลสำคัญในวงการ AI และผลงานของพวกเขา
บุคคลสำคัญหลายคนมีบทบาทสำคัญในช่วงฤดูหนาว AI ครั้งแรกและช่วงเวลาใกล้เคียง
- Marvin Minsky ผู้ร่วมก่อตั้งห้องปฏิบัติการ AI ของ MIT มีส่วนร่วมในการวิจัย AI ยุคแรก แต่ก็มีส่วนทำให้เกิดฤดูหนาวโดยไม่ตั้งใจ หนังสือของเขาในปี 1969 ชื่อ "Perceptrons" ที่เขียนร่วมกับ Seymour Papert ชี้ให้เห็นข้อจำกัดของ Neural Network ทำให้ความสนใจในการวิจัย Neural Network ลดลงเป็นเวลากว่าทศวรรษ
- James Lighthill นักคณิตศาสตร์ชื่อดังผู้เขียนรายงาน Lighthill ที่มีอิทธิพลในปี 1973 คำวิจารณ์อย่างรุนแรงของเขาต่อความก้าวหน้าของการวิจัย AI ส่งผลกระทบอย่างมากต่อเงินทุนและการรับรู้ของสาธารณชนต่อ AI ในสหราชอาณาจักร
- Herbert Simon นักบุกเบิก AI ยุคแรกที่ทำนายความสามารถของ AI ไว้สูงเกินจริง ส่งผลให้เกิดความคาดหวังที่สูงเกินไป ในปี 1957 เขาทำนายว่าภายใน 20 ปี (คือควรจะเกิดขึ้นตั้งแต่ยุค 80's) เครื่องจักรจะสามารถทำงานได้ทุกอย่างที่มนุษย์ทำได้
- Arthur Samuel พัฒนาโปรแกรม AI ที่ประสบความสำเร็จในยุคแรก คือโปรแกรมเล่นหมากฮอสที่ออกอากาศทางโทรทัศน์ในปี 1956 ผลงานของเขาแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในยุคแรกของ AI ที่เล่นเกม
- Yehoshua Bar-Hillel นักคณิตศาสตร์และนักปรัชญาชาวอิสราเอลที่แสดงความสงสัยเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการแปลภาษาด้วยเครื่องในช่วงปลายทศวรรษ 1950 และต้นทศวรรษ 1960 ส่งผลให้เกิดความสงสัยเกี่ยวกับความสามารถของ AI
- John McCarthy ผู้คิดคำว่า Artificial Intelligence และพัฒนาภาษาโปรแกรม LISP ซึ่งกลายเป็นภาษาสำคัญสำหรับการวิจัย AI แม้จะเกิดฤดูหนาว เขาก็ยังคงมีส่วนร่วมในการพัฒนาวงการนี้
- Roger Schank และ Marvin Minsky นักวิจัย AI เหล่านี้เตือนถึงความเป็นไปได้ที่จะเกิดฤดูหนาว AI ในการประชุม AAAI ปี 1984 โดยคิดคำว่า "AI winter" เปรียบเทียบกับฤดูหนาวนิวเคลียร์
การวิจัย การวิจารณ์ และการทำนายของพวกเขา มีอิทธิพลอย่างมากต่อทิศทางของการวิจัย AI ส่งผลทั้งต่อการเกิดฤดูหนาวและความพยายามในการฟื้นฟูวงการในเวลาต่อมา
การฟื้นฟูการวิจัย AI
การฟื้นฟูของ AI หลังจากฤดูหนาวครั้งแรกมีโครงการและความก้าวหน้าที่สำคัญหลายอย่าง ระบบผู้เชี่ยวชาญซึ่งใช้ฐานความรู้ขนาดใหญ่และการให้เหตุผลตามกฎเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทาง ได้รับความนิยมในหลายอุตสาหกรรม
หน่วยงาน Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) กลับมาให้ทุนสนับสนุนการวิจัย AI อีกครั้ง กระตุ้นให้เกิดการพัฒนาใหม่ๆ กับ Machine Learning และ Neural Network กลับมาเป็นที่สนใจอีกครั้ง โดยนักวิจัยศึกษาแนวทางใหม่ๆ เพื่อเอาชนะข้อจำกัดเดิม
นอกจากนี้ การมีพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นและการเติบโตของข้อมูล ทำให้ระบบ AI สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ โครงการและความก้าวหน้าเหล่านี้ร่วมกันทำให้เกิดความสนใจและความก้าวหน้าในวงการ AI อีกครั้ง ส่งผลให้ฤดูหนาว AI ครั้งแรกสิ้นสุดลง และเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาต่อๆ ไปในวงการนี้
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
