La Mayoría Del Progreso De La IA Resolvió Problemas Que Las Computadoras Siempre Tuvieron. El Problema De No Reconocer Sus Propios Patrones Nunca Fue Un Problema De Computadora — Ahora Por Fin Puede Abordarse Como Tal.
La mayor parte de la trayectoria histórica del progreso informático ha tratado sobre problemas que las propias computadoras tenían de forma inherente — memoria limitada, velocidad de procesamiento limitada, capacidad limitada para analizar entradas no estructuradas como lenguaje o imágenes. Cada generación de progreso en IA ha tratado sustancialmente sobre cerrar esas brechas específicamente computacionales.
El problema de que una persona no reconozca su propio patrón de comportamiento recurrente nunca fue, históricamente, un problema de computadora en ese sentido — no lo causaba ninguna limitación del hardware o software informático. Era un problema humano, existente independientemente de la tecnología, para el cual las computadoras simplemente no tenían capacidad relevante hasta hace relativamente poco.
Lo que ha cambiado es que la capacidad informática finalmente ha alcanzado un punto en el que puede dirigirse de forma plausible a este problema específico, antes no computacional — no porque el problema haya cambiado, sino porque las herramientas finalmente alcanzaron la capacidad de mantener un registro continuo y extraer de él un patrón de una forma realmente útil para la persona que vive dentro de ese patrón.
Este es un tipo de progreso en IA distinto al de cerrar una brecha computacional que siempre existió. Es la capacidad informática llegando lo bastante tarde, y volviéndose lo bastante general, como para finalmente dirigirse a un viejo problema humano que simplemente había estado esperando a que apareciera una herramienta lo bastante capaz.
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Momar Lissa Ndiaye («MLN») es fundador y CEO de weyoga Inc., sociedad de Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai