home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / comp / ai / 3226 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-08-26  |  14.7 KB  |  280 lines

  1. Newsgroups: comp.ai
  2. Path: sparky!uunet!decwrl!csus.edu!netcom.com!park
  3. From: park@netcom.com (Bill Park)
  4. Subject: Re: AI Winter Refugees
  5. Message-ID: <3pbn3!b.park@netcom.com>
  6. Date: Wed, 26 Aug 92 13:26:30 GMT
  7. Organization: Netcom - Online Communication Services  (408 241-9760 guest) 
  8. Summary: It was hype, greed, Reagan, Bush, and the Commies!
  9. References: <x+an!9a.vere@netcom.com>
  10. Followup-To: comp.ai
  11. Keywords: AI Winter
  12. Lines: 266
  13.  
  14. In article <x+an!9a.vere@netcom.com> vere@netcom.com (Steven Vere) writes:
  15.  
  16. >  I  am writing  an article on AI Winter Refugees:  un(der)employment
  17. > among  AI professionals.
  18.  
  19. --Right on, brother!
  20.  
  21. >  I   would like  to  solicit information and
  22. > opinions from the AI community on the following points:
  23. > o what were the causes of AI Winter?
  24.  
  25. Chuck Williams of Inference Corp. places the beginning of the AI
  26. Winter in the first quarter of 1987 (AI Expert Magazine, January 1992,
  27. p. 34).  So it has lasted over five years --so far.
  28.  
  29. The reasons for AI Winter were frequently discussed at AAAI-92 and
  30. IAAI-4 in San Jose, July 12-16, 1992.  Some of them most popular were:
  31.  
  32.     * Too many AI vendors chasing too few customers.
  33.  
  34.     * Hype, on a scale rivaling that of the claims for machine translation
  35.       back in the 1950s.
  36.  
  37.     * Greed.  See "hype," above.
  38.  
  39.     * "Low-aspiration" "tactical" expert systems (i.e., anything that you 
  40.       could do on a PC in a few weeks) were nothing to crow about because:
  41.     -- They often didn't work out (making YOUR boss look like a putz to 
  42.        HIS boss and forever after making AI a four-letter word in the
  43.        whole company).
  44.     -- If they did, you were lucky to see a return on investment
  45.            of 2:1 or 3:1 from them
  46.         -- They usually didn't go any further than the computer-friendly
  47.            environment of the AI lab
  48.         -- If they did, they could usually only be used at a few places
  49.            in the organization (you only had one pretzel-bending
  50.            machine in the whole factory that needed a diagnostic expert
  51.            system for pretzel bending machines)
  52.     -- Once it worked, the guy who developed it got transferred to
  53.            the Oshkosh plant and no one could fix it when it screwed
  54.            up ever again
  55.         -- He didn't get the transfer, but they replaced the model 50
  56.            electric pretzel-bender with the new gas-fired model 65,
  57.            making the expert system totally useless because it always
  58.        wanted you to change the fuses.
  59.  
  60.      * "High-aspiration" "strategic" AI systems would occasionally
  61.         manage to get built, despite:
  62.  
  63.         -- The best efforts of hardware and software vendors
  64.            everywhere to sell your company a complete line of
  65.            incompatible products,
  66.  
  67.         -- The retirement -- or coronary, even -- of your "champion,"
  68.            who was the one guy in the whole organization with the
  69.            clout to keep pouring money down a rathole for three years
  70.            of missed deadlines and incomprehensible dog-and-pony shows
  71.            for the Board (mainly because this was going to be his
  72.            last, flashy coup before retiring with a bang).
  73.  
  74.         -- Having to rewrite the AI team's mish mosh of Uncommon Lisp,
  75.            Prolog in Forth, and object-disoriented C+- into nice,
  76.            clean, self-documenting COBOL so that the MIS people would
  77.            let you near their precious mainframe with it and you could
  78.            finally get at the real gigarecord corporate database
  79.            instead of the 150 "representative" records that you'ld
  80.            been debugging with for the last three years.
  81.  
  82.       Six months later, having brought the entire MIS department down
  83.       several times --once requiring a restore from the full backup
  84.       tapes on Christmas Eve-- and with a contract out on your entire
  85.       family from the MIS director, you finally get the damn thing
  86.       on-line with real customer data pouring through it.  This has
  87.       actually occurred enough times in the last 5-10 years for an
  88.       important conclusion to have been drawn around the
  89.       highly-polished tables in the boardrooms of America: When they
  90.       work, strategic AI systems give you ROIs in the 10,000:1 range.
  91.       Higher, some people claimed at the AAAI conference!  Why?
  92.       Because they are the kind of system that is used at hundreds or
  93.       even thousands of "seats" in an organization, not just on one
  94.       pretzel-bender.  To field them, someone has to actually walk
  95.       around the plant and talk to employees and discover how your
  96.       company actually works.  They are thus a path to achievement of
  97.       Total Quality, the corporate Zen Enlightenment of our age.  Just
  98.       ask your local CEO if he'd like to be handed a Baldridge prize
  99.       by the President of the United States.
  100.  
  101.     * Word got around the MIS departments of the land, and quite a few
  102.       decided that they wanted in on this kind of high-visibility
  103.       bacon-saving.  Pretty soon, high-priced AI consultants were
  104.       finding they weren't so indispensable; the boys in the back room
  105.       could handle everything now.  Client-server architectures were
  106.       coming in, too, so you didn't have to make a $50,000 Lisp
  107.       Machine pretend to be someone typing on a TSO terminal (and
  108.       "reading" the screen, error messages included!!).  In fact,
  109.       those 680X0 and 80X86 and RISC chips got so fast, you could
  110.       actually run 20- or 30-megabyte AI programs quite nicely in
  111.       them.  In fact, the MIS folks would rather you did, and let them
  112.       get on with processing 1,000 tiny transactions per second.  And
  113.       the rout of other GUIs by the free X Window software didn't
  114.       hurt, either.  By then, you didn't need to advertise for Lisp
  115.       Wizards any more; any old C/Unix hacker fresh out of school
  116.       would do.  And many of them wore normal clothes.
  117.  
  118.     * In an effort to keep selling $50,000 software packages to large
  119.       clients, the AI vendors pretty much all put up new signs saying
  120.       "Software Engineering Systems Sold Here," and took the tattered
  121.       old "AI, Take It or Leave It" sign out back and burned it.  They
  122.       learned to say "Verification and Validation," though they still
  123.       haven't figured out what those strange words mean.  They are
  124.       probably French.  Of course, many AI shops tobogganed into
  125.       Chapter 11 bankruptcy, or got bought by a chain of Indonesian
  126.       Yak meat restaurants before they could clean up their acts.
  127.       This further decreased the need for people who knew a car from a
  128.       cdr, in favor of those who could relate to a data base or work a
  129.       net.  People in the street began to nod wisely to each other and
  130.       say, "A Little AI goes a Long Way."
  131.  
  132.     * Just when we were starting to get the boys in the banks and
  133.       brokerage houses in New York to buy a few expert system shells
  134.       and get used to searching around a screen the size of a
  135.       cafeteria tray with twenty windows all scrolling madly at once,
  136.       some damn fool had to spill the beans to them about neural
  137.       networks.  Once they realized that, of all SIC codes, the money
  138.       manipulation industry has the best historical data to train a
  139.       net with, it was all over for knowledge-based systems.  Who
  140.       wants to answer a lot of crazy embarassing questions about the
  141.       possibility and plausibility values you estimated for that
  142.       $10-million-dollar trade you took the wrong side of last week?
  143.       Especially when the kid doesn't know a butterfly from a straddle
  144.       and thinks soybeans are things you buy in the organic food coop
  145.       in the Village.  Put a $10,000 neurocomputer board in a PC, hire
  146.       some nerdy little guy to feed it all the numbers in the house,
  147.       and you can retire to your own Greek island in a year.
  148.  
  149.     * By the end of the 1980s, realization began to grow that the
  150.       Japanese 5th Generation Project was not going to be all that
  151.       fatal a death blow to he occidental computing industry, after
  152.       all.  In 1982, the U.S. was stampeded into setting up the MCC in
  153.       Austin, Texas under Bobby Inman with a budget of $65
  154.       million/year (of course, it took another two years for President
  155.       Reagan to sign the bill allowing IBM to participate in saving
  156.       the nation's bacon without being sued for antitrust violation!).
  157.       Likewise, the Brits spun their science policy around 180 degrees
  158.       and spent 350 million pounds on the Alvey Projects, after they
  159.       had nearly strangled all their typically first-rate computer
  160.       scientists in response to the Lighthill report at the end of the
  161.       1960s.  The Europeans, in turn, spent about half as much on
  162.       their ESPRIT projects.  By the end of the 1980's people were
  163.       beginning to wonder when the promised breakthroughs from all
  164.       this expensive hustle-bustle would begin to appear on store
  165.       shelves.  At least we here in the land of the free (or at least,
  166.       the marked down) can look forward to 1995, when the Cyc system
  167.       will start reading by itself.  It will then rapidly complete its
  168.       education about common-sense things without further human input
  169.       (said Doug Lenat, during a panel session at the conference).  The
  170.       question is, if Cyc really does develop common sense, will it be
  171.       allowed to vote?
  172.  
  173. > o why has AI gone out of fashion in the US industrial sector?
  174.  
  175.    * Earnings are down, thanks to (1) the recession, and (2) the
  176.      untimely departure of those awful commies that the Pentagon found
  177.      so very useful for prying our tax dollars out of congress to
  178.      scatter around their favorite military contactors for DIVADs,
  179.      B-1s, Aguilas, and --oh boy, oh boy, oh boy!-- Star Warts!!  Used
  180.      to be we'd have either a recession or an outbreak of peace that
  181.      had to be put down, but not both at once, so we were always able
  182.      to tighten our belts and squeeze through.  This time, we've got
  183.      'em both at once and certain nonlinear effects are begining to be
  184.      felt in our politico-econo-industrial institutions.  Like, a
  185.      million layoffs is bound to get noticed sooner or later.
  186.  
  187.    * A manager's first duty when earnings are down is to fire someone.
  188.      Not himself, that's unsanitary; someone under him.  A couple of
  189.      months ago, during a panel at the expert systems SIG of the
  190.      Software Entrepreneurs' Forum, some folks who used to sell expert
  191.      systems to financial organizations said that the only thing the
  192.      executives of those companies wanted to know was "How many people
  193.      can I fire if I buy your software?"
  194.  
  195.    * In tough times, the best people to fire are people who don't do
  196.      anything important and whom no one else likes.  Research staff
  197.      fit these criteria.  Can 'em and nobody even knows they're gone,
  198.      right?  In fact, a lot of people are glad to see those overpaid
  199.      snotnose draft dodgers having to get out and find a real job for
  200.      a change.  After they're gone, then you can cancel the
  201.      ridiculously expensive support contracts for all those wierd
  202.      computers they insisted on buying instead of using the company
  203.      mainframe like the guys in payroll do.  Jeez, aren't PCs good
  204.      enough for them?  That'll help stanch the haemorrage of cash in
  205.      your department and maybe the V.P. will decide to close down old
  206.      man Carpfutzer's area instead of yours.  Maybe.  With mortgage
  207.      rates so low, it might be a good idea to refinance the house
  208.      now, while you still have a job and can qualify.
  209.  
  210. > o stories of AI professionals or recent graduates who are or have been
  211. >   unemployed or underemployed due to AI Winter;
  212.  
  213. I'm a 48-year-old Ph.D in control systems from U. of Penn, Dean's list
  214. several times at MIT after skipping freshman math, physics and
  215. chemistry --in other words, not as dumb as I look.  17 years of
  216. experience in robots, expert systems, neural networks, and waving of
  217. vu-graphs in clients' faces.  I've had one interview in 14 months of
  218. unemployment, and I'm filling a scrapbook with shaft-O-grams from the
  219. finest companies in Silicon Valley.  
  220.  
  221. I've seen a lab full of talented roboticists in a local aerospace
  222. company having to bootleg "overhead" time to work on their robot
  223. system because there is no money for such work any more.
  224.  
  225. A top-notch roboticist in another aerospace company here is only
  226. working half time and is just waiting for his hearty handshake.  
  227.  
  228. And of course, you, Steve Vere, are the fellow who wrote the DEVISER
  229. program, a landmark in automatic planning, which is going to be such a
  230. big industry that the expert systems boom will look like the great
  231. Edsel buying frenzy.  Are you working?
  232.  
  233. > o alternative career paths followed by AI Winter refugees.
  234.  
  235. A friend of mine of similar advanced years who knows object-oriented
  236. data bases inside out has had to take a job as a sales clerk in a
  237. hardware store.
  238.  
  239. >    Countervaling views  are welcome, but please be prepared to explain
  240. > the following phenomena: near-zero employment opportunities advertised
  241. > in AI Magazine and similar forums; near-zero recruiting at recent AAAI
  242. > conferences; major  declines   in  attendance at AAAI   over the  past
  243. > several years.
  244.  
  245. Another friend of mine has started a business that arranges for good
  246. programmers in India to write your software at a far lower cost than
  247. U.S. programmers would work for.  Like the auto manufacturers, we are
  248. faced with unbeatable price competition from Asia.  Protectionism is
  249. doubly ludicrous when your are talking about bits entering the country
  250. through a satellite dish on someone's roof.
  251.  
  252. A triple ludicrousy: The engineers we do have are wandering the
  253. streets in a daze, out of work, yet the NSF is predicting a shortage
  254. of engineers (yes, they're doing it again!!), and both political
  255. parties want to improve the education system so we can turn out more
  256. educated people.  I ask you, friends, is the invisible hand of
  257. economics playing pocket pool?
  258.  
  259. The capital formation system in the U.S. dictates that managers ignore
  260. long-term strategic planning for short-term stabilization of earnings
  261. growth.  Otherwise the stockholders sue them.  Big Japanese companies
  262. don't have to operate under this constaint as much, since each
  263. Zaibatsu has its own bank, resorting to a lawyer is a disgraceful sign
  264. that you have failed to manage your own affairs well, and Japan has a
  265. critical shortage of lawyers (can't we help them out by sharing a few
  266. boatloads of our bountiful surplus with them?).
  267.  
  268. >   Steven Vere                                    70571.521@compuserve.com  
  269. >   Boulder Creek, California                               vere@netcom.com    
  270.  
  271. Bill Park, Ph. D., President, CEO, CFO, COO, CIO
  272. William T. Park & Associates    (me and the cat)
  273. Computer-Aided Quality        (me and the Macintosh)
  274. Park Research Institute        (me and the cat and the Macintosh)
  275.  
  276. An equal oportunity employer.  We do not discriminate on species.
  277. -- 
  278. Grandpaw Bill's High Technology Consulting & Live Bait, Inc.
  279.