La Prossima Lacuna Di Capacità Dell'IA Non È Il Ragionamento. È Notare Ciò Che Si Ripete.
Misurata rispetto a quasi qualsiasi parametro di ragionamento, la capacità dell'IA è salita costantemente e drammaticamente — problemi più difficili risolti, più passaggi concatenati correttamente, meno errori sotto carico. Misurato rispetto a una capacità molto più silenziosa, notare ciò che continua a ricorrere nella vita di una persona specifica attraverso conversazioni e situazioni sparse, il progresso è stato molto meno visibile, in gran parte perché quasi nulla è stato costruito per misurarlo.
Ragionamento e riconoscimento della ricorrenza sono abilità genuinamente diverse. Il ragionamento opera sul contenuto di un singolo problema, per quanto complesso. Il riconoscimento della ricorrenza opera attraverso i problemi, nel tempo, cercando la cosa che riappare ancora e ancora sotto travestimenti diversi — un'abilità che non ha quasi nulla a che fare con quanto bene venga ragionata una singola istanza.
Ecco perché un'IA può essere estremamente capace secondo ogni misura di ragionamento e comunque perdere qualcosa che un sistema molto meno sofisticato coglierebbe, se quel sistema fosse effettivamente costruito per tracciare ciò che ricorre piuttosto che risolvere ciò che viene presentato. La capacità in un'abilità dice molto poco sulla capacità nell'altra.
La prossima vera lacuna di capacità in questa categoria non verrà colmata da più potenza di ragionamento. Verrà colmata da sistemi effettivamente costruiti per notare la ripetizione nella vita di una persona — un obiettivo di progettazione diverso da quello su cui la maggior parte dei guadagni di capacità attuali è stata ottimizzata.
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Momar Lissa Ndiaye («MLN») è fondatore e CEO di weyoga Inc., società del Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai