, @dwarkesh_sp @ilyasut "En iyi araştırma zevkini nasıl aldın?" diye sordu. Eski OpenAI baş bilim insanı şöyle dedi: "En iyi araştırmacılar arasındaki farkı gerçekten genişletebilecek şey hesaplama gücü (Hesaplama) veya saf zeka (Zeka) değil, estetik (Estetik/Zevk). ” Geçmişte yapay zeka alanının dayandığı "ölçek yasası" sınırına yaklaşıyor ve ilerlemeyi hızlandırmak için kaba kuvvet estetiğine dayanan bir dönemin sonunu işaret ediyor. Gelecekteki atılımlar, "araştırma" olarak bilinen daha güçlü öğrenme yöntemleri ve algoritmalarına dayanacak. Araştırma zevkinin önemli olmasının nedeni, zekanın temel gerçeğine işaret etmesidir. İlya, iyi yapay zeka mimarileri ve öğrenme mekanizmalarının "beynin içsel yapısıyla uyum sağlaması" gerektiğine, yani insan öğrenimi için doğru sezgisel yöntemleri bulması gerektiğine inanır: insan beyni, çok kısa sürede yeni becerileri öğrenebilen son derece çok yönlü ve son derece verimli bir öğrenme sistemidir (örneğin bir gencin sadece 10 saatte araba kullanmayı öğrenmesi gibi). Gelecekteki yapay zeka atılımları, sadece veri veya model boyutunu artırmak yerine, bu daha verimli ve çok yönlü öğrenme yönteminden kaynaklanacak. AlexNet, Seq2Seq, AlphaGo, GPT-3 ve daha fazlası gibi önemli atılımların ortak mucidi olan Sher'in bakış açısı, ampirizmin bir aşmasını öneriyor: Veri aldatıcı olabilir Trendler sona erebilir Ama Amerika Birleşik Devletleri bunu yapmayacak