🧩
פרנסואה שולה @fchollet

יוצר Keras, חוקר AI ב-Google. מפתח ARC-AGI — מבחן אינטליגנציה כללית למכונות.

שולה: ביצועי AI קשורים למוכרות המשימה — ותמיד יהיו

שולה — יוצר Keras ו-ARC benchmark — מציג את הניתוח הכי מפוכח היום. למרות שלושה חודשים של התקדמות תלולה, ביצועי AI עדיין צמודים למוכרות המשימה. בתחומים שאפשר לדגום בצפיפות — ביצועים בלתי מוגבלים.

בתחומים חדשים — עדיין נופלים. הנקודה המפתיעה: הוא מציין שמאגרי האימון כבר הרבה יותר גדולים ועשירים מנתוני האינטרנט, בזכות יצירה פרוגרמטית ואנוטציה ידנית של מאות מיליוני שעות עבודה אנושית. אבל גם זה מכסה רק 0.00...01% מכלל המשימות האפשריות.

זו התזכורת שאנחנו עדיין צריכים אינטליגנציה *כללית*, לא רק *רחבה*.

שולה על הפער בין מוכרות לחידוש

By explicitly training on specific tasks, we ended up covering a very large area (in absolute terms) of the space of all possible tasks humans can do, but this large area only amounts to 0.00...01% of the total space. And that's why we still need general intelligence.
על ידי אימון מפורש על משימות ספציפיות, כיסינו שטח גדול מאוד (במונחים מוחלטים) ממרחב כל המשימות האפשריות שבני אדם יכולים לעשות, אבל השטח הגדול הזה מהווה רק 0.00...01% מהמרחב הכולל. ולכן אנחנו עדיין צריכים אינטליגנציה כללית.
לפוסט המקורי ↗
💡
תובנה
כיסינו שטח עצום — שזה כמעט כלום מהמרחב הכולל. זו הסיבה ש-AGI עדיין לא כאן.
כל הכתבות ←