実はこの論文はとても楽しめました。 あるレベルで、これらのモデルはすでに一般的で、どんな質問や課題でも彼らが何かを成し遂げられるのです。 しかし問題はモデルが「一般的」ではないことではなく、チューリングが一般知能とは何か、そしてそれが何を意味するのかについて間違っていたことです。 模倣ゲームは間違っていた。 模倣は知性ではありません。 知性ははるかに深く、より微妙です。 今日の最大の問題は、モデルがミスから学ばず、一貫性がないことです。彼らには心の理論がありません。今日はあるやり方をして、明日はまったく違うやり方をするかもしれません。 本当に一般的な機械には以下が必要です: 1) 長期記憶 2) 一貫した心の理論 3) 与えられた問題空間における一貫した信頼性の高い動作 4) 一貫した核心的信念構造、何らかの「メタウェイト」 5) 重みを更新する継続的な学習 6) 失敗や経験から学ぶ能力 それがなければ、本当に頼れる機械や真の知能の定義に合うものは持てません。 繰り返しますが、模倣は知性ではありません。