<br><br><div><span class="gmail_quote">On 10/14/05, <b class="gmail_sendername">J. Andrew Rogers</b> <<a href="mailto:andrew@ceruleansystems.com">andrew@ceruleansystems.com</a>> wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
On 10/10/05 2:11 AM, "Eugen Leitl" <<a href="mailto:eugen@leitl.org">eugen@leitl.org</a>> wrote:<br>> On Sun, Oct 09, 2005 at 10:11:59PM -0700, J. Andrew Rogers wrote:<br>>> To an outsider, little has changed in the last decade in AI.  To an insider,
<br>>> theoretical progress in the last five years or so has been hyperactive and<br>>> qualitative.  This sea change just is not something that is easily seen or<br>><br>> How do we measure that progress, however? Do we have benchmarks on practical
<br>> systems? I don't see much progress in practice, but I'm admittedly not looking<br>> very hard (it would be a full-time job).<br><br><br>For almost the entire history of AI research, there has been no coherent<br>
general theoretical model for intelligent systems.  In the last few years,<br>something that looks very much like a comprehensive theoretical description<br>and framework for intelligent systems in the abstract has been coalescing
<br>very nicely.  The net effect is that it is starting to transition from<br>looking like a really hard theoretical problem to a really hard engineering<br>problem.  And the engineering problems that follow do not look like
<br>classical AI, so we know that we have something interesting and new rather<br>than rehashing an old concept with a fresh coat of paint.  To the man on the<br>street those two states look the same, but for someone in the trenches that
<br>looks like real progress for a change.<br><br>That is the basis on which I am saying AI has been making real progress.<br>Solving a problem that one cannot even describe in the theoretical abstract<br>is nigh impossible, but engineering problems are something humans are
<br>reasonably good at brute-forcing in many cases. There are still legions of<br>academics and clueless researchers following their One True Religion and<br>living off grant mills that prefer minor variations of very old (and dead)
<br>ideas, but these people have never defined progress in the field and a lot<br>of really good work is being done by multiple research groups on various<br>aspects of core theory.<br><br>The main thing to take away from this is that AI research is not nearly as
<br>stalled as a cursory examination of its history might suggest.  For the<br>first time in its history, it is starting to look interesting at something<br>other than an academic level.<br></blockquote></div><br>
Tow other crucial factors:<br>
a) We now have significant cheap computing power that is rapidly getting cheaper. It's no longer a case of a megabuck per MIPS.<br>
b) AI applications look feasible on near-term mass market machines.
That is, there is a lot of money to be made - it's not just academics
messing about.<br>
<br>
Dirk<br>