J'ai en fait vraiment apprécié cet article. À un certain niveau, ces modèles sont déjà généraux, en ce sens que vous pouvez leur poser presque n'importe quelle question ou tâche et ils peuvent faire quelque chose avec. Mais le problème n'est pas que les modèles ne sont pas "généraux", c'est que Turing avait tort sur ce qu'est réellement l'intelligence générale et ce que cela signifie. Le jeu d'imitation était faux. L'imitation n'est pas de l'intelligence. L'intelligence est beaucoup plus profonde et nuancée. Les plus gros problèmes aujourd'hui sont que les modèles n'apprennent pas de leurs erreurs et qu'ils ne sont pas cohérents. Ils n'ont pas de théorie de l'esprit. Ils peuvent faire quelque chose d'une manière aujourd'hui et exactement la même chose différemment demain. Des machines véritablement générales devront avoir : 1) une mémoire à long terme 2) une théorie de l'esprit cohérente 3) une action cohérente et fiable dans un espace de problème donné 4) des structures de croyance fondamentales cohérentes, une sorte de "méta-poids" 5) un apprentissage continu qui met à jour les poids 6) la capacité d'apprendre des erreurs et de l'expérience Jusqu'à ce que nous ayons cela, nous n'avons pas de machine sur laquelle nous pouvons vraiment compter ou quelque chose qui répond à la véritable définition de l'intelligence. Encore une fois, l'imitation n'est pas de l'intelligence.