これは、ウールドリッジが博士号を取得しようとしていた 1990 年代のこの分野の評判とはかけ離れています。 AI は依然として奇妙で辺境の追求と見なされていました。 より広い技術部門は、確立された医学がホメオパシーをどのように見ているかと同様の方法でそれを見ていた、と彼は言う.
今日の AI 研究ブームは、1980 年代に大きなブレイクスルーを遂げ、人間の脳のパターンをシミュレートすることで機能するニューラル ネットワークによって促進されました。 当時、当時のコンピューターはソフトウェアを実行できるほど強力ではなかったため、テクノロジは壁にぶつかりました。 今日、私たちは大量のデータと非常に強力なコンピューターを持っているため、この手法は実行可能です。
チャットボット ChatGPT やテキストから画像へのモデルである Stable Diffusion などの新しいブレークスルーは、数か月ごとに登場するようです。 ChatGPT のような技術はまだ完全には研究されておらず、産業界と学界の両方が、それらがどのように役立つかをまだ研究していると、Stone 氏は言います。
本格的なAIの冬の代わりに、 長期的な AI 研究への資金提供が減少する可能性が高い Wooldridge 氏によると、テクノロジーを使ってお金を稼がなければならないというプレッシャーが強まっています。 企業の研究所の研究者は、彼らの研究が製品に統合され、それによってお金を稼ぐことができることを示すようにプレッシャーにさらされるだろう、と彼は付け加えた.
それはすでに起こっています。 OpenAI の ChatGPT の成功を踏まえて、Google は次のことを宣言しました。 「コードレッド」の脅威状況 コア製品である検索を強化し、独自の AI 研究で検索を積極的に刷新しようとしています。
ストーンは、ベル研究所で起こったことと類似していると考えています。 この分野を支配しているビッグテックの AI ラボが、深くて長期的な研究に背を向け、短期間の製品開発に集中しすぎると、憤慨した AI 研究者が学界に移り、これらの大きなラボはイノベーションを把握できなくなる可能性があります。彼は言います。
それは必ずしも悪いことではありません。 現在、仕事を探している賢い人がたくさんいます。 ベンチャーキャピタリストは、仮想通貨が崩壊するにつれて投資する新しいスタートアップを探しており、ジェネレーティブ AI は、テクノロジーを製品にする方法を示しています。
この瞬間は、AI セクターに、新しいテクノロジーの可能性を試してみる、一世代に一度の機会を提供します。 人員削減をめぐる暗雲にもかかわらず、それはエキサイティングな見通しです。