Отец обучения с подкреплением предрек конец эры больших языковых моделей

Post Thumbnail

Ричард Саттон — это 1 из отцов обучения с подкреплением и лауреат премии Тьюринга. Так вот он заявил, что эпоха больших языковых моделей подходит к концу. Дальше, по его мнению, наступает эра опыта. И вот почему он так считает.

По его мнению, большие языковые модели — это тупик. Настоящий интеллект должен учиться на опыте, а не на данных. А современные нейросети — это только имитация интеллекта. Они не имеют опыта, не совершают действий и не получают обратной связи от реальности. Поэтому они не способны к настоящему познанию.

По мнению Саттона, человечество создаёт новую форму жизни, основанную на проектировании, а не биологическом размножении. А мы становимся свидетелями перехода от мира, где всё копируется, к миру, где всё проектируется.

Живые существа — это репликаторы, а искусственный интеллект — проектировщики, объясняет он. Мы можем создать системы, которые будут создавать другие системы, и всё это путём конструирования, а не копирования. По его словам, это новый этап эволюции Вселенной.

Получается, что Саттон смотрит на текущий бум больших языковых моделей как на временное явление. Настоящий прорыв, по его мнению, случится тогда, когда системы искусственного интеллекта начнут учиться через взаимодействие с реальностью, получая обратную связь от своих действий. Не через поглощение терабайтов текста, а через настоящий опыт. Как это делают живые существа.

Вот вам и взгляд 1 из основоположников современного машинного обучения на будущее технологии. Получается, большие языковые модели — это не финал, а всего лишь промежуточный этап.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.