Отличительной чертой человеческого интеллекта является способность к быстрой адаптации, быстрому решению новых проблем в новых и незнакомых условиях. Как мы можем создать машины, способные на это? В нашем новом препринте мы предлагаем, что любая система общего интеллекта должна иметь адаптивную модель мира, т.е. она должна быть способна быстро строить или уточнять свое внутреннее представление через взаимодействие и исследование — процесс, который мы называем "индукцией модели мира". Мы предлагаем дорожную карту для оценки адаптивных моделей мира в машинах на основе специального класса игр, который мы называем "новыми играми".

Интеллект — это не набор навыков. Это эффективность, с которой вы приобретаете и применяете новые навыки. Это коэффициент эффективности. И именно поэтому бенчмарковые оценки могут вводить в заблуждение относительно фактического интеллекта ИИ-систем.

Из топ-20 технологических компаний США по рыночной капитализации только одна имеет штаб-квартиру в Сан-Франциско (Salesforce). Это меньше, чем в Остине (где их 2). Большинство технологических компаний США расположены в округе Санта-Клара (11 из топ-20). Ближайший крупный город (на много) — Сан-Хосе. Сан-Франциско находится более чем в часе езды (до 2 часов, если есть пробки).

Мой любимый случай использования генерации видео на данный момент: использовать его, чтобы превращать истории вашего ребенка в анимационные клипы. Детям совершенно естественно, что компьютеры могут создавать видео, и им нравится видеть, как то, что они описывают, оживает — это как видеть, как ваша фантазия подтверждается, становится реальностью.

Цель образования не должна заключаться в достижении определенного среднего показателя по стандартизированным тестам, а в том, чтобы раскрыть максимальный индивидуальный потенциал студентов.

Кстати, мы проводим частное мероприятие по случаю запуска предварительного просмотра разработчиков ARC-AGI 3 на следующей неделе в Сан-Франциско. 17 июля, 18:00. Открыто для спонсоров, доноров и исследователей. Несколько крупных анонсов впереди. Также @dwarkesh_sp будет вести нашу беседу у камина. Ссылка в следующем твите.

Может ли модель ИИ предсказать идеально и при этом иметь ужасную модель мира? Что бы это вообще значило? Наша новая статья для ICML формализует эти вопросы. Одно из результатов рассказывает историю: трансформер, обученный на 10 миллионах солнечных систем, точно определяет орбиты планет. Но он портит законы гравитации 🧵

В моем личном опыте с Duolingo я обнаружил, что это не образовательное приложение, а мобильная игра — оно совершенно неэффективно в обучении языкам, но довольно развлекательно и отлично заставляет вас *чувствовать*, что вы учитесь.

Некоторые другие интересные выводы! Мы обнаружили, что разработчики замедляются меньше на задачах, с которыми они менее знакомы. Это интуитивно понятно — если вы действительно знаете, что делаете, ИИ может быть менее полезным.

Я был довольно скептически настроен к тому, что это исследование стоит проводить, потому что я думал, что *очевидно*, мы увидим значительное ускорение.