Me sorprende gratamente Ilya. Ha identificado algunos aspectos clave de la inteligencia que están en gran medida ausentes en el discurso popular sobre la IA. Estos son: 1. La inteligencia trata sobre la capacidad de aprender y no sobre saber muchas cosas. El objetivo correcto es un sistema que pueda aprender de la experiencia en el despliegue. 2. Se necesita una función de valor para un aprendizaje eficiente en muestras, similar al humano. Puede proporcionar una retroalimentación densa (aprendizaje TD) en ausencia de recompensa. Ambas cosas son esenciales y factibles. Un cuello de botella clave es que no tenemos algoritmos que puedan aprender de forma fiable usando cantidades similares de cálculo como inferencia. Tales algoritmos son necesarios si queremos aprender de forma continua. Creo que estamos cerca. Simplemente no tenemos suficiente gente trabajando en encontrar estos algoritmos. También me alegra que Ilya haya reconocido que para avanzar necesitamos más ideas y no solo más computación. Prediría que las mejoras algorítmicas clave pueden lograrse con una cantidad relativamente pequeña de cálculo. Un puñado de GPUs con muchos núcleos CUDA (5090 o superiores) por persona, o un par de CPUs multinúcleo de última generación (9995 WX o superiores) por persona, son suficientes para encontrar el algoritmo adecuado. Las demostraciones a gran escala solo serían importantes para convencer al resto del mundo de que has encontrado la receta adecuada para aprender. *Los Núcleos Tensoriales no son lo suficientemente flexibles para probar nuevas ideas rápidamente.