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In den letzten zehn Jahren haben sich die aktuellen Computerplattformen nicht mehr so schnell weiterentwickelt wie in den Jahren zuvor. Dieser Stillstand ist vor allem auf eine Kombination verschiedener Probleme zurückzuführen, die von Schwierigkeiten bei der Siliziumherstellung bis hin zu tatsächlichen Problemen mit den verwendeten Modellen reichen und beispielsweise zum von-Neumann-Engpass geführt haben. Wenn man ein paar Schritte zurücktritt und die Situation aus der Vogelperspektive betrachtet, wird deutlich, dass die aktuellen Plattformen ihre Grenzen haben. Daher muss ein neuer Ansatz für die Datenverarbeitung entwickelt werden, der stärker biologisch inspiriert ist, mit der Unzuverlässigkeit von Komponenten umgehen kann und gleichzeitig intelligentere Funktionen bietet. Die probabilistische Datenverarbeitung verfügt über alle Eigenschaften, um die derzeitigen Probleme zu überwinden und gleichzeitig eine bessere Plattform für Ansätze des maschinellen Lernens zu bilden. Es gibt natürlich noch viel zu tun, bevor diese neuen Systeme Realität werden, aber es ist an der Zeit, dass Menschen mit Kenntnissen und Verständnis in Wissenschaft und Technologie beginnen, ihr Wissen zu bündeln und zu lernen, mit der Notwendigkeit der Unzuverlässigkeit umzugehen, um diese bessere Zukunft zu gewährleisten.
