人工智慧 (AI) 目前非常流行，並且正在徹底改變我們做任何事情的方式。在過去的幾年裡，它也以令人難以置信的速度前進，每隔幾個月就會宣布改進。語言模型 (LLM)、複雜的神經網路以及存取大量運算資源的能力的發明開啟了一切，並幫助創建了像 ChatGPT 這樣的產品。
然而，最近的趨勢表明，這種快速進步可能開始放緩。產業領導者和研究人員對擴展人工智慧模型的回報遞減表示擔憂，因為最近擴展模型的努力只產生了增量收益，這讓許多人想知道我們是否已經達到了人工智慧所能做的上限。
的發展尖端人工智慧模型需要大量的電腦能力，主要來自 GPU 和其他專用硬體。像英偉達這樣的公司已經徹底改變了人工智慧基礎設施，但他們也面臨挑戰。例如，有關最新晶片過熱的報告凸顯了當前硬體的物理限制。
全球半導體供應鏈的持續中斷和高價格也讓企業更難維持發展速度，訓練和運行大規模人工智慧模式的能源需求也不斷成長。這些因素可能會迫使產業專注於創建計算強度較低的模型。
金融投資研究所需、基礎設施和人才都在快速成長。因此，科技公司對他們所追求的項目變得更加挑剔。這種謹慎態度自然阻礙了產業的進步，許多企業將利潤置於研究之上。
然而，這種經濟壓力可能會鼓勵創新並允許較小的公司進入該領域。專注於建立更小、特定於任務的模型的具有成本效益的人工智慧開發策略也可能變得更加普遍，並將促進該行業的發展。
一種有前景的途徑是演算法創新，其中重點從擴展模型轉向重新思考其架構和邏輯。一個著名的例子是“推理主義”，這是一種新的邏輯系統，旨在改進機器推理和決策，有可能改變人工智慧系統的運作方式。
展望未來，人工智慧的未來可能在於與機器人、物聯網 (IoT) 和量子運算等互補技術的整合。透過將人工智慧與這些領域結合，研究人員可以創建更聰明、更具適應性的系統，能夠解決複雜的現實問題。例如，人工智慧驅動的物聯網系統已經透過實現更精確的監控和預測分析來改變醫療保健和製造業等產業。
量子運算還可能透過提供遠遠超出目前可用的運算能力來幫助推進人工智慧。隨著這些技術的發展，人工智慧可能會繼續隨之發展。雖然它可能不會繼續像以前那樣快速發展，但它會一直存在，並且很可能會在未來的許多死亡中繼續發展。
