A Maior Parte Do Progresso Da IA Resolveu Problemas Que Computadores Sempre Tiveram. O Problema De Não Reconhecer Seus Próprios Padrões Nunca Foi Um Problema De Computador — Agora Ele Finalmente Pode Ser Tratado Como Um.
A maior parte da trajetória histórica do progresso computacional tratou de problemas que os próprios computadores tinham inerentemente — memória limitada, velocidade de processamento limitada, capacidade limitada de interpretar entradas não estruturadas como linguagem ou imagens. Cada geração de progresso em IA tratou substancialmente de fechar essas lacunas especificamente computacionais.
O problema de uma pessoa não reconhecer seu próprio padrão comportamental recorrente nunca foi, historicamente, um problema de computador nesse sentido — não era causado por nenhuma limitação de hardware ou software. Era um problema humano, existindo independentemente da tecnologia, para o qual os computadores simplesmente não tinham capacidade relevante até bem recentemente.
O que mudou é que a capacidade computacional finalmente chegou a um ponto em que pode plausivelmente ser direcionada a esse problema específico, antes não computacional — não porque o problema mudou, mas porque as ferramentas finalmente alcançaram a capacidade de manter um registro contínuo e extrair dele um padrão de uma forma realmente útil para a pessoa que vive dentro daquele padrão.
Esse é um tipo de progresso em IA diferente de fechar uma lacuna computacional que sempre existiu. É a capacidade computacional chegando tarde o bastante, e se tornando geral o bastante, para finalmente ser direcionada a um velho problema humano que simplesmente esperava que uma ferramenta capaz o bastante aparecesse.
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Momar Lissa Ndiaye ("MLN") é fundador e CEO da weyoga Inc., sociedade de Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai