Eine KI, Die Ihre Aufgaben Erledigt, Und Eine KI, Die Ihre Muster Versteht, Lösen Völlig Unterschiedliche Probleme, Auch Wenn Sie Von Außen Ähnlich Aussehen
Von außen können eine KI, die effizient Aufgaben erledigt, und eine KI, die das wiederkehrende Verhaltensmuster einer Person erkennt, ähnlich aussehen — beide werden als „hilfreich" beschrieben, beide verarbeiten die Informationen einer Person, beide antworten in natürlicher Sprache. Die Ähnlichkeit ist oberflächlich; die zugrunde liegenden gelösten Probleme haben fast nichts gemeinsam.
Eine aufgabenerledigende KI löst ein Ausführungsproblem: bei gegebener Anfrage effizient das korrekte Ergebnis produzieren. Eine musterverstehende KI löst ein Erkennungsproblem: bei gegebenem verstreutem Verhalten über die Zeit die darunterliegende wiederkehrende Struktur identifizieren. Diese erfordern unterschiedliche Daten, unterschiedliche Zeithorizonte und unterschiedliche Erfolgskriterien — das eine wird nach der Qualität eines einzelnen Ergebnisses beurteilt, das andere danach, ob ein echtes, zuvor unbemerktes Muster ans Licht kommt.
Die beiden zu vermischen führt zu einer bestimmten und häufigen Enttäuschung: von einer hochfähigen aufgabenerledigenden KI zu erwarten, auch Mustererkennung zu liefern, wenn nichts an ihrer Konstruktion tatsächlich auf dieses Problem zielte, und dann ihr Versagen dabei als allgemeine Einschränkung der KI zu lesen, statt als Fehlpassung zwischen dem Werkzeug und der spezifischen Aufgabe, die verlangt wird.
Beide sind legitim „KI, die hilft", und sie als dieselbe Art von Hilfe zu behandeln, setzt Erwartungen, die keine von beiden erfüllen soll. Zu wissen, welches Problem tatsächlich gelöst wird, ist der erste Schritt, um zu wissen, welche Art von KI man tatsächlich braucht.
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Momar Lissa Ndiaye („MLN") ist Gründer & CEO von weyoga Inc., einer Delaware-Gesellschaft. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai