Diez perspectivas sobre el desarrollo de la inteligencia artificial
En el contexto del rápido desarrollo de la inteligencia artificial, necesitamos tener una comprensión más profunda de la esencia y el impacto de la IA. A continuación se presentan diez ideas clave sobre el desarrollo de la inteligencia artificial que tienen un valor práctico importante a nivel económico.
Un panorama de IA diversificado
Actualmente, lo que vemos no es una única inteligencia artificial general (AGI), sino una situación en la que coexisten múltiples modelos de IA potentes. Los principales grupos tecnológicos están desarrollando modelos de IA con capacidades comparables, formando un patrón de coexistencia multimodal. Esto significa que en el futuro es muy probable que la humanidad esté en una forma de fusión con múltiples IA que se equilibran mutuamente, en lugar de ser controlada por una AGI absolutamente dominante.
Transferencia de costos de IA
La tecnología AI existente se encarga principalmente de las tareas intermedias, en lugar de un proceso completo de extremo a extremo. Aunque la AI ha acelerado el proceso intermedio, los costos comerciales aún se concentran en la entrada de indicaciones y la verificación de resultados en ambos extremos. Esta transferencia de la estructura de costos es una característica notable de las aplicaciones de AI actuales.
Mejorar la inteligencia en lugar de la inteligencia artificial
Los sistemas de IA actuales se describen con mayor precisión como inteligencia aumentada (Amplified Intelligence), en lugar de inteligencia artificial completamente independiente. No pueden establecer objetivos complejos de manera autónoma ni validar resultados de manera efectiva. Los humanos aún necesitan invertir una gran cantidad de esfuerzo en la configuración de objetivos, la validación de resultados, la construcción de indicaciones y la integración de sistemas. La eficacia de la IA depende en gran medida de la sabiduría del usuario.
La IA amplía los límites de la capacidad humana
La IA no simplemente reemplaza el trabajo humano, sino que permite a las personas acceder a una gama más amplia de campos. Permite a las personas comunes alcanzar un nivel básico de competencia en diversas áreas profesionales. Sin embargo, para realmente dominar un campo, todavía se requiere la participación profunda de profesionales.
Autoiteración de la IA
Los modelos de IA de nueva generación suelen reemplazar el trabajo de la generación anterior de IA. Por ejemplo, los modelos de generación de imágenes más avanzados han sustituido a las versiones anteriores, y los modelos de lenguaje más potentes han reemplazado a las versiones tempranas. Esta continua auto-iteración es una característica importante del progreso de la tecnología de IA.
Las ventajas visuales de la IA
La capacidad de la IA en la expresión visual es generalmente superior a la expresión textual. Esto permite que la IA se destaque en áreas como el desarrollo frontend, el procesamiento de imágenes y videos. La salida visual es fácil de validar rápidamente por el ojo humano, mientras que gran parte del texto o código generado por IA requiere más costos humanos para su verificación.
Impacto de la tecnología de drones
El desarrollo de la tecnología de drones en aplicaciones de IA merece una atención especial. Esta tecnología, que combina la IA y entidades físicas, está siendo activamente investigada por varios países, y su impacto potencial supera con creces el de los generadores de imágenes o los chatbots comunes.
La complementariedad de la IA y la tecnología blockchain
Las características probabilísticas de la IA forman un interesante contraste con la determinación de la tecnología de cifrado. La tecnología de cifrado puede contrarrestar la capacidad de la IA en ciertos aspectos. Por ejemplo, la IA puede romper simples captchas, pero no puede falsificar los registros de saldo en la blockchain ni resolver problemas criptográficos complejos.
La IA impulsa la descentralización
Desde el punto de vista de los resultados prácticos, la tecnología de IA está impulsando la tendencia de descentralización. Esto se refleja en el desarrollo paralelo de varias empresas de IA, la notable mejora de las capacidades de pequeños equipos y la constante aparición de modelos de código abierto de alta calidad.
La mejor proporción de aplicaciones de IA
En la práctica, la mejor proporción de la tecnología AI no es del 100%. Depender en exceso de la AI puede resultar en un bajo rendimiento, mientras que no usarla en absoluto puede llevar a una baja eficiencia. Encontrar el punto de equilibrio adecuado para la aplicación de la AI es clave para maximizar sus beneficios.
En general, la tecnología de IA actual sigue siendo un modelo limitado, en lugar de un sistema omnipotente. Existen diversas limitaciones en los niveles económico, matemático, operativo y físico. Estas limitaciones podrían ser superadas en el futuro, pero por ahora la IA aún necesita combinarse estrechamente con la inteligencia humana para poder desplegar su máximo potencial.
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ForkYouPayMe
· 08-14 07:36
Pasemos a la dominación de la Tierra por la IA.
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NoodlesOrTokens
· 08-12 20:48
¿Una IA que lo domina todo? ¡Soñar! Ni siquiera me da un tazón de bomba.
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SorryRugPulled
· 08-11 19:30
¿Esto se llama ai? Solo es un juego.
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BlockchainGriller
· 08-11 19:29
La fusión es el camino correcto, ¿de acuerdo?
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ShibaOnTheRun
· 08-11 19:29
Ver uno y comerciar otro, no es mejor que observar más la subida y caída de DOGE.
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MidnightTrader
· 08-11 19:28
Los jóvenes que entraron en el círculo hace 3 años, a menudo hacen su propia investigación (DYOR), piensan de manera independiente y dicen lo que se les ocurre...
Diez ideas sobre el desarrollo de la IA: desde la inteligencia aumentada hasta la Descentralización
Diez perspectivas sobre el desarrollo de la inteligencia artificial
En el contexto del rápido desarrollo de la inteligencia artificial, necesitamos tener una comprensión más profunda de la esencia y el impacto de la IA. A continuación se presentan diez ideas clave sobre el desarrollo de la inteligencia artificial que tienen un valor práctico importante a nivel económico.
Actualmente, lo que vemos no es una única inteligencia artificial general (AGI), sino una situación en la que coexisten múltiples modelos de IA potentes. Los principales grupos tecnológicos están desarrollando modelos de IA con capacidades comparables, formando un patrón de coexistencia multimodal. Esto significa que en el futuro es muy probable que la humanidad esté en una forma de fusión con múltiples IA que se equilibran mutuamente, en lugar de ser controlada por una AGI absolutamente dominante.
La tecnología AI existente se encarga principalmente de las tareas intermedias, en lugar de un proceso completo de extremo a extremo. Aunque la AI ha acelerado el proceso intermedio, los costos comerciales aún se concentran en la entrada de indicaciones y la verificación de resultados en ambos extremos. Esta transferencia de la estructura de costos es una característica notable de las aplicaciones de AI actuales.
Los sistemas de IA actuales se describen con mayor precisión como inteligencia aumentada (Amplified Intelligence), en lugar de inteligencia artificial completamente independiente. No pueden establecer objetivos complejos de manera autónoma ni validar resultados de manera efectiva. Los humanos aún necesitan invertir una gran cantidad de esfuerzo en la configuración de objetivos, la validación de resultados, la construcción de indicaciones y la integración de sistemas. La eficacia de la IA depende en gran medida de la sabiduría del usuario.
La IA no simplemente reemplaza el trabajo humano, sino que permite a las personas acceder a una gama más amplia de campos. Permite a las personas comunes alcanzar un nivel básico de competencia en diversas áreas profesionales. Sin embargo, para realmente dominar un campo, todavía se requiere la participación profunda de profesionales.
Los modelos de IA de nueva generación suelen reemplazar el trabajo de la generación anterior de IA. Por ejemplo, los modelos de generación de imágenes más avanzados han sustituido a las versiones anteriores, y los modelos de lenguaje más potentes han reemplazado a las versiones tempranas. Esta continua auto-iteración es una característica importante del progreso de la tecnología de IA.
La capacidad de la IA en la expresión visual es generalmente superior a la expresión textual. Esto permite que la IA se destaque en áreas como el desarrollo frontend, el procesamiento de imágenes y videos. La salida visual es fácil de validar rápidamente por el ojo humano, mientras que gran parte del texto o código generado por IA requiere más costos humanos para su verificación.
El desarrollo de la tecnología de drones en aplicaciones de IA merece una atención especial. Esta tecnología, que combina la IA y entidades físicas, está siendo activamente investigada por varios países, y su impacto potencial supera con creces el de los generadores de imágenes o los chatbots comunes.
Las características probabilísticas de la IA forman un interesante contraste con la determinación de la tecnología de cifrado. La tecnología de cifrado puede contrarrestar la capacidad de la IA en ciertos aspectos. Por ejemplo, la IA puede romper simples captchas, pero no puede falsificar los registros de saldo en la blockchain ni resolver problemas criptográficos complejos.
Desde el punto de vista de los resultados prácticos, la tecnología de IA está impulsando la tendencia de descentralización. Esto se refleja en el desarrollo paralelo de varias empresas de IA, la notable mejora de las capacidades de pequeños equipos y la constante aparición de modelos de código abierto de alta calidad.
En la práctica, la mejor proporción de la tecnología AI no es del 100%. Depender en exceso de la AI puede resultar en un bajo rendimiento, mientras que no usarla en absoluto puede llevar a una baja eficiencia. Encontrar el punto de equilibrio adecuado para la aplicación de la AI es clave para maximizar sus beneficios.
En general, la tecnología de IA actual sigue siendo un modelo limitado, en lugar de un sistema omnipotente. Existen diversas limitaciones en los niveles económico, matemático, operativo y físico. Estas limitaciones podrían ser superadas en el futuro, pero por ahora la IA aún necesita combinarse estrechamente con la inteligencia humana para poder desplegar su máximo potencial.