Ils établissent essentiellement des parallèles entre le paysage technologique actuel et les vagues passées d'innovation qui nous ont apporté Internet, les mégadonnées, le cloud computing et d'autres progrès.

Il est important de noter qu'aucun de ces développements n'est sorti de l'air mince. Ils ont évolué progressivement - construit étape par étape. On pourrait dire que Internet lui-même a préparé le terrain pour que l'intelligence artificielle prospère. Au minimum, il a créé l'écosystème numérique où l'IA peut fonctionner - comme lorsque des modèles comme Claude commencent à utiliser sur Internet de manière autonome.

Périodiquement, il est utile d'examiner plus en détail ce qui s'est passé et pourquoi.

Ce thème a été exploré dans une récente conversation TED de Sungjoo Yoon, qui a commencé avec une anecdote personnelle sur les relations précoces et comment il a compris la volatilité d'un ancien partenaire qui l'a quitté pour son ami le plus proche.

Il a comparé cela au changement des tendances des consommateurs et des transformations du marché, où les entreprises connaissent de brefs moments de popularité avant d'être remplacés par quelque chose de nouveau. Il a qualifié cela de ?décalages tectoniques? sur les marchés - par exemple, comment les interfaces de ligne de commande de 1969 ont finalement été remplacées malgré leur r?le fondamental dans l'informatique personnelle précoce.

"Nous avons vu en 1969 le développement du Shell Thompson, le premier shell Unix qui a permis aux utilisateurs de saisir les commandes s'ils comprenaient les terminaux, ouvrant la voie aux opérations de terminal modernes", a-t-il expliqué. ?Vous pouvez taper des instructions et obtenir des calculs beaucoup plus complexes en retour. Cela a marqué le début du remplacement de l'ancien par le nouveau.?

Il a également souligné l'émergence de GUIS dans les années 1980, les interfaces Web-natives dans les années 1990 et les progrès technologiques clairs du 21e siècle.

Qu'est-ce qui motive l'innovation?

Tout au long de son discours, Yoon a discuté de ce qu'il a appelé le principe des préférences - l'idée que le fait d'avoir plus d'informations sur les préférences individuelles permet la création d'une technologie plus puissante et attrayante.

?J'ai travaillé dans le cadre d'une équipe de recherche de Caltech dans un laboratoire d'économie comportementale, et c'est en fait un concept fondamental qui s'applique à l'échelle mondiale?, a-t-il déclaré.

En regardant les systèmes de protection sociale, il s'agit essentiellement d'identifier les besoins des gens et de distribuer efficacement les ressources en conséquence. Pour bien le faire, vous avez besoin d'informations précises sur ces besoins réels.

Il a abordé la théorie des enchères et le comportement basés sur les principes de préférence, y compris les préoccupations liées à la surexploitation. Il a également fait référence à des décisions d'emploi et d'embauche:

?Si nous voulons une distribution de main-d'?uvre mondiale efficace, nous avons besoin de connaissances détaillées des compétences réelles des gens afin que les r?les nécessitant une expertise de haut niveau soient remplis de manière appropriée?, a-t-il expliqué. ?Nous ne devons pas attribuer à quelqu'un non qualifié pour une tache, et une personne qualifiée ne doit pas être sous-utilisée.?

Ensuite, il y a la théorie de l'interface.

"Il s'agit d'un domaine qui reste largement négligé mais est vital dans la technologie des consommateurs", a-t-il noté. ?Quand je dis? négligé ?, considérez comment les gens discutent de la conception physique de la technologie grand public. C'est étrange parce qu'il ne s'agit pas seulement de la taille du matériel, non? C'est une définition que beaucoup ont tendance à utiliser - en se concentrant uniquement sur les dimensions du produit.?

Il a utilisé l'iPhone comme exemple de la fa?on dont un appareil a évolué au fil du temps.

?Il ne s'agit pas strictement de mesures physiques, sinon nous verrions un schéma plus prévisible. Ni seulement les expériences produites par ces mesures.?

Les développeurs, ont-il suggéré, se concentrent de plus en plus sur ces concepts afin de mieux se connecter avec les bases d'utilisateurs en expansion - en particulier les générations plus jeunes avec des go?ts en évolution.

"Une plus grande participation signifie collecter des préférences plus agrégées auprès de divers groupes", a-t-il dit, "et des préférences plus agrégées conduisent à des informations de meilleure qualité - ce qui se traduit par de meilleurs produits."

Yoon a souligné Google, YouTube et LinkedIn comme plates-formes utilisant activement des données agrégées pour améliorer leurs offres.

Il a également souligné qu'il existe des moyens plus efficaces de rassembler ce type d'informations.

Le r?le de la langue

Yoon a également discuté du langage naturel contre un langage contre nature.

Essentiellement, demander directement à quelqu'un des informations se sent souvent gênants et forcés. En revanche, l'utilisation du langage naturel et de l'interaction sociale a tendance à être beaucoup plus efficace dans l'ensemble.

Selon Yoon, le langage naturel favorise la confiance.

L'ère de l'IA autonome

Comment cela se traduit-il par des applications pratiques d'IA?

Nous assistons maintenant aux agents de l'IA devenir proactifs - capables d'initier des actions indépendamment. Ces systèmes sont lachement guidés par les humains vers des objectifs spécifiques mais déterminent eux-mêmes les étapes.

Cela signifie que nous nous dirigeons vers un avenir rempli de participants non humains opérant dans des systèmes précédemment contr?lés exclusivement par les humains.

C'est probablement une grande partie de ce que Yoon met en évidence avec son principe de préférence et l'évolution progressive de la technologie à laquelle nous devons nous adapter si nous visons à construire une meilleure voie à suivre.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!