Die Halbzeit der KI: Von modellzentriert zu anwendungszentriert

Dieser Artikel beschreibt zwei Phasen der KI-Entwicklung. Die erste Phase konzentrierte sich auf die Entwicklung besserer Trainingsmethoden und -modelle und erzielte bemerkenswerte Erfolge wie AlphaGo, das Go-Weltmeister besiegte. Die zweite Phase verlagert den Fokus von der Problemlösung auf die Problemdefinition und priorisiert die Evaluierung gegenüber dem Training. Der Autor argumentiert, dass aktuelle KI-Modelle in der Lage sind, verschiedene Aufgaben zu lösen, aber ihr Nutzen in der realen Welt verbessert werden muss. Zukünftige KI-Forschung sollte sich auf reale Anwendungen konzentrieren und Evaluierungsmethoden und -modelle entwickeln, die die realen Bedürfnisse besser erfüllen, um so die KI zum Wohle der Menschheit voranzubringen.