Comments 6
Это означает ничтожность опыта родителей для детей. Эра когда родительский опыт потеряет актуальность. Родителям будет нечего передавать детям, а учитывая тренд на аренду вместо собственности, детям в итоге только ипотека достанется.
"Отцы и Дети" на максималках
Когда пространство для экспансии заканчивается - начинается кризис. Руководители движения теряют власть, а полководцы начинают воевать друг с другом. Но все ещё находятся фрики в розовых очках, которые предлагают продолжать и даже воображают пространства, куда ещё не ступал тензор завоевателя.
Спасибо за интересную статью, Андрей! В целом по содержанию склонен со всем согласиться, на текущем этапе современные ИИ очень быстро впитывают накопленные человечеством за тысячелетия данные и видимо скоро наступит кризис ИИ, если не перевести их на полностью автономное самообучение, базирующееся на данных, генерируемых самими же ИИ.
Но вот вопрос - если даже модели, обученные на собранных человечеством данных + на опыте общения с людьми потребляют колоссальные ресурсы, то потянут ли современные инфраструктурные решения ИИ модели, обучающиеся на собственных данных?
Предвижу, что такие модели будут "съедать" выделенные им мощности очень быстро и для дальнейшего обучения придется постоянно "подкармливать их новыми мощностями".
Что думаете по этому поводу?
да, инфраструктурный вопрос стоит на повестке дня, именно в инфраструктуру некоторые страны вливают большие деньги, даже строят отдельные АЭС под обучение моделей. Тут выхода два: либо переходить на децентрализованное (федеративное) обучение с помощью которого можно использовать даже небольшие девайсы типа мобильных телефонов или ноутбуков, чтобы обучать большую модель (пример модель Intellect-1), либо переходить на кардинально иной тип вычислений, например, квантовый. Квантовое машинное обучение довольно интересное направление, но тут мы все еще ждем квантового прорыва.
Опять общие слова. А что изменилось то? RL существует уже много лет и опыт в игре в го модели приобрели как раз сами, а не человек дал. Основная проблема же не в агентности, а в том, что считать хорошим опытом, а что нет (вознаграждение за что?). Пока вознаграждение устанавливает человек. И второй вопрос - это что считать данными. Сырые данные с датчиков ничему модель не научат. Человеческие данные имеют обобщения в понятия и отношения между ними. А может ли модель в нынешней архитектуре сама приобрести понятия у меня большие сомнения
У вас эти эпохи по несколько месяцев длятся.
Бессмысленная и разрушительная гонка вооружений.
Добро пожаловать в эру опыта: почему обучение с подкреплением изменит мир