Ein Merkmal menschlicher Intelligenz ist die Fähigkeit zur schnellen Anpassung, neue Probleme schnell unter neuartigen und unbekannten Bedingungen zu lösen. Wie können wir Maschinen dazu bringen, dies zu tun? In unserem neuen Preprint schlagen wir vor, dass jedes allgemeine Intelligenzsystem ein adaptives Weltmodell haben muss, d.h. sie müssen in der Lage sein, ihre interne Darstellung schnell durch Interaktion und Erkundung zu konstruieren oder zu verfeinern – ein Prozess, den wir „Weltmodell-Induktion“ nennen. Wir schlagen einen Fahrplan zur Bewertung adaptiver Weltmodelle in Maschinen vor, basierend auf einer speziellen Klasse von Spielen, die wir „neuartige Spiele“ nennen.

Intelligenz ist keine Ansammlung von Fähigkeiten. Es ist die Effizienz, mit der Sie neue Fähigkeiten erwerben und einsetzen. Es ist ein Effizienzwert. Und genau deshalb können Benchmark-Ergebnisse sehr irreführend hinsichtlich der tatsächlichen Intelligenz von KI-Systemen sein.

Von den 20 größten US-Technologieunternehmen nach Marktkapitalisierung hat nur eines seinen Hauptsitz in SF (Salesforce). Das sind weniger als in Austin (wo es 2 gibt). Der Großteil der US-Technologieunternehmen hat seinen Hauptsitz im Santa Clara County (11 von den 20 größten). Die nächstgelegene große Stadt (bei weitem) ist San Jose. SF ist über 1 Stunde entfernt (bis zu 2, wenn es Verkehr gibt).

Mein Lieblingsanwendungsfall für die Videoerstellung bisher: Verwende es, um die Geschichten deines Kindes in animierte Clips zu verwandeln. Kinder finden es völlig natürlich, dass Computer Videos erstellen können, und sie lieben es zu sehen, wie das, was sie beschreiben, zum Leben erweckt wird – es ist, als würde man sehen, wie die eigene Vorstellungskraft validiert und realisiert wird.

Das Ziel der Bildung sollte nicht darin bestehen, einen bestimmten Bevölkerungsdurchschnitt bei standardisierten Tests zu erreichen, sondern darin, das höchste individuelle Potenzial der Schüler zu entfalten.

Übrigens veranstalten wir nächste Woche in SF ein privates Event zur Einführung der ARC-AGI 3 Entwickler-Vorschau. Am 17. Juli um 18 Uhr. Offen für Sponsoren, Spender und Forscher. Es stehen mehrere große Ankündigungen bevor. Außerdem wird @dwarkesh_sp unser Fireside-Chat moderieren. Link im nächsten Tweet.

Kann ein KI-Modell perfekt vorhersagen und trotzdem ein schreckliches Weltmodell haben? Was würde das überhaupt bedeuten? Unser neuer ICML-Artikel formalisiert diese Fragen. Ein Ergebnis erzählt die Geschichte: Ein Transformer, der auf 10 Millionen Sonnensystemen trainiert wurde, trifft die planetarischen Orbits perfekt. Aber er vermasselt die Gravitationsgesetze 🧵

In meiner persönlichen Erfahrung mit Duolingo habe ich festgestellt, dass es keine Bildungs-App ist, sondern ein mobiles Spiel – es ist völlig ineffektiv beim Sprachenlernen, aber es ist ziemlich unterhaltsam und es ist großartig darin, dir das Gefühl zu geben, dass du lernst.

Einige andere interessante Erkenntnisse! Wir stellen fest, dass Entwickler bei Aufgaben, mit denen sie weniger vertraut sind, weniger gebremst werden. Das ist intuitiv – wenn man wirklich weiß, was man tut, kann KI weniger marginal hilfreich sein.

Ich war ziemlich skeptisch, dass diese Studie es wert war, durchgeführt zu werden, weil ich dachte, dass wir *offensichtlich* einen signifikanten Geschwindigkeitszuwachs sehen würden.