Inspirado en el informe de 1945 escrito por Vannewar Bush a pedido del presidente Truman, el gobierno de los Estados Unidos comenzó una larga tradición de invertir en investigaciones básicas. Estas inversiones han pagado dividendos constantes en muchos dominios científicos, desde energía nuclear hasta láseres e inteligencia artificial. Entrenado en investigación básica, los estudiantes de generación han surgido con el conocimiento y las habilidades necesarias para expulsar la tecnología existente de los laboratorios universitarios.
Y, sin embargo, la financiación de la ciencia básica y para la educación de aquellos que pueden continuar con la presión de estar en posición vertical. El presupuesto federal propuesto por la Casa Blanca incluye reducciones profundas al Departamento de Energía y la Fundación Nacional de Ciencias (aunque el Congreso puede superarse de esas recomendaciones). El Instituto Nacional de Salud ya ha cancelado o detenido más de $ 1.9 mil millones En subvenciones, los programas de educación STEM NSF han experimentado más de millones más de 700 millones.
Estas pérdidas han obligado a algunas universidades a detener la admisión a estudiantes de posgrado, cancelar pasantías y medir oportunidades de investigación de verano. Es difícil para los jóvenes continuar con carreras científicas y de ingeniería. En la era, dominado por mediciones a corto plazo y ingresos rápidos, es difícil justificar la investigación que sus aplicaciones no se implementan durante décadas. Pero si queremos asegurar nuestro futuro técnico, los esfuerzos que necesitamos para apoyar son exactamente.
Considere al matemático e informático John McCarthy que creó la palabra «inteligencia artificial». A fines de la década de 1950, mientras estaba en el MIT, dirigió uno de los primeros grupos de IA y desarrolló LISP, y el lenguaje de programación aún utilizado en la informática científica y las aplicaciones de IA. En ese momento, la IA práctica miraba la distancia. Pero el trabajo de esa base inicial sentó las bases para el mundo de hoy.
Interesante en la arquitectura principal inspirada en el cerebro humano, la arquitectura principal de IA, que se inspiró en el cerebro humano en el momento del entusiasmo temprano de los años 70, a fines de la década de 1990 y principios de la década de 2000, a principios de la década de 1990 y principios de la década de 2000. Los datos limitados, el poder computacional inadecuado y las brechas teóricas dificultan el campo para el progreso. Aún así, investigadores como Jeffrey Hinton y John Hopfield están presionados. Ahora, el Premio Nobel del 2024, ganador del Premio Hopfield en Física, presentó por primera vez su increíble sistema nervioso en 1982, en un artículo publicado Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos. Su trabajo reveló las conexiones más profundas entre el cálculo de masa y el comportamiento de los sistemas magnéticos desordenados. Con el trabajo de colegas, incluido Hinton, que ganó el Premio Nobel en el mismo año, la investigación de esta fundación causó la explosión de las tecnologías de aprendizaje más profundas que vemos hoy.
Una razón por la cual el sistema nervioso ahora se está desarrollando es el diseñado básicamente para la planta de procesamiento de gráficos, o el juego de GPU, pero ahora es esencial para las operaciones de matriz-hevy de la IA. Estos chips se basan en décadas de investigación básica en la ciencia de los materiales y la física de estado sólido: sustancias de alta dieta, aleaciones de silicio a presión y otros progresos permiten producir tantos transistores efectivos como sea posible. Ahora estamos entrando en otro límite, explorando memristas, objetos paso a fase y 2D y dispositivos Spintronic.
Si está leyendo esto en un teléfono o computadora portátil, tiene el resultado de un curioso resultado de juego. La misma curiosidad sigue viva en los laboratorios de la Universidad y de Investigación, a menudo un trabajo innecesario, a veces vago, estableciendo en silencio las bases para las revoluciones, lo que se infiltrará en algunos aspectos esenciales de nuestras vidas. Veo el trabajo extenuante y la dedicación del editor, mis compañeros y cada papel que manejamos. Nuestra economía moderna: Nvidia, Microsoft, Apple, Amazon y Alphabet no están enamorados sin transistores humildes, y el entusiasmo por el conocimiento promueve la curiosidad implacable de los científicos que lo han hecho posible.
El siguiente transistor no parece un interruptor. Esto es de nuevos tipos de materiales (como géneros cuánticos, híbridos orientados orgánicos o jerárquicos) o aún podemos emerger. Pero requiere los mismos ingredientes: la libertad de seguir preguntas abiertas realizadas por un sólido conocimiento básico, recursos y curiosidad, y la ayuda financiera de una persona que cree que vale la pena el riesgo.
El Instituto de Tecnología de Julia R. Greer California es una científica material. Ella es una jueza Revisión de la tecnología del MITInnovadores menores de 35 años y El ex respeto del (En 2008).
