Die Meisten KI-Fortschritte Lösten Probleme, Die Computer Schon Immer Hatten. Das Problem, Die Eigenen Muster Nicht Zu Erkennen, War Nie Ein Computerproblem — Jetzt Kann Es Endlich Als Eines Behandelt Werden.
Der größte Teil der historischen Entwicklung des Computerfortschritts drehte sich um Probleme, die Computer selbst inhärent hatten — begrenzter Speicher, begrenzte Verarbeitungsgeschwindigkeit, begrenzte Fähigkeit, unstrukturierte Eingaben wie Sprache oder Bilder zu verarbeiten. Jede Generation von KI-Fortschritt drehte sich wesentlich darum, diese spezifisch rechnerischen Lücken zu schließen.
Das Problem, dass eine Person ihr eigenes wiederkehrendes Verhaltensmuster nicht erkennt, war historisch in diesem Sinne nie ein Computerproblem — es wurde durch keine Einschränkung von Computer-Hardware oder -Software verursacht. Es war ein menschliches Problem, das unabhängig von Technologie existierte, für das Computer bis vor Kurzem schlicht keine relevante Fähigkeit hatten.
Was sich geändert hat, ist, dass die Rechenfähigkeit endlich einen Punkt erreicht hat, an dem sie plausibel auf dieses spezifische, zuvor nicht-rechnerische Problem gerichtet werden kann — nicht weil sich das Problem geändert hat, sondern weil die Werkzeuge endlich aufgeholt haben, um eine kontinuierliche Aufzeichnung zu halten und ein Muster daraus auf eine Weise zu extrahieren, die für die Person, die innerhalb dieses Musters lebt, tatsächlich nützlich ist.
Das ist eine andere Art von KI-Fortschritt als das Schließen einer rechnerischen Lücke, die schon immer existierte. Es ist Rechenfähigkeit, die spät genug ankommt und allgemein genug wird, um endlich auf ein altes menschliches Problem gerichtet zu werden, das einfach darauf gewartet hatte, dass ein fähiges genug Werkzeug auftaucht.
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Momar Lissa Ndiaye („MLN") ist Gründer & CEO von weyoga Inc., einer Delaware-Gesellschaft. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai