Der gegenwärtige Diskurs über künstliche Intelligenz beschäftigt sich vor allem mit anwendungsorientierten Lösungen, die durch die neuen Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Sinne von «Large Language Models» geschaffen wurden. Sehr einfach gesagt, geht es dabei um statistische Voraussagen über die kontextabhängige Wahrscheinlichkeit von Wörtern in einem Text. Die Erfolge, zum Beispiel bei Übersetzungsprogrammen, Zusammenfassungen und Internetrecherchen, sind frappierend, wenngleich je nach Anwendungsbereich unterschiedlich nützlich. Die Besinnung auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist kein Versuch, den Nutzen des maschinellen Lernens zu bestreiten (im Sinne «die Maschine wird niemals…» oder auch nicht zu hypostasieren «bald schon wird die Maschine uns Menschen…»), sondern einen Aspekt in der Diskussion um künstliche Intelligenz zu rekonstruieren, der gegenwärtig in Vergessenheit geraten ist. Es geht dabei um Fragen des emotionalen Verhältnisses zur Maschine, der Emotionalität von Maschinen, des originellen Outputs von Maschinen und des zweckfreien Vergnügens an und von Maschinen sowie zwischen Benutzerinnen und Maschinen.

Diese Themen wurden vermutlich intensiver in der Science-Fiction behandelt als in der Computerwissenschaft oder in der Psychologie, die die Menschlichkeit der Maschinen und die maschinelle Lust der Menschen als Nutzer von Maschinen als dysfunktional für eine neue Computerwissenschaft ausgeschlossen haben. Elisabeth Willson führt uns zurück in eine Zeit, als künstliche Intelligenz noch vage war, auf der Grenze zwischen Konkretion und Unkonkretheit und gewiss nicht anwendungsorientiert: zurück zu Alan Turing. Diese Zeit des frühen Nachdenkens über künstliche Intelligenz zeichnet sich dadurch aus, dass sie einerseits sehr abstrakt und andererseits konkret erscheint, ohne Prämissen, die man gewöhnlich mit Konkretem assoziiert, nämlich nützlicher, ökonomischer und effizienter Verwendung bislang ungenutzter Technologien.