AI şirketi kurucuları, teknolojinin alanları, özellikle de bilimleri yeniden şekillendirme potansiyeli hakkında cesur iddialarda bulunma konusunda bir üne sahiptir. Ancak Hugging Face’in kurucu ortağı ve baş bilim subayı Thomas Wolf’un daha ölçülü bir alımı var.
Bir X’de yayınlanan deneme Perşembe günü Wolf, AI’nın AI araştırmalarında bir atılım olmadığı “sunucularda evet-erkek” olmasından korktuğunu söyledi. Mevcut AI geliştirme paradigmalarının, kutu dışında, yaratıcı problem çözme yeteneğine sahip AI vermeyeceğini-Nobel ödüllerini kazanan problem çözme türü.
“İnsanların genellikle yaptığı ana hata düşünmektir [people like] Newton veya Einstein sadece iyi öğrencileri ölçeklendirdi, en iyi% 10 öğrenciyi doğrusal olarak tahmin ettiğinizde bir dahi canlanıyor ”diye yazdı Wolf. “Bir veri merkezinde bir Einstein oluşturmak için, sadece tüm cevapları bilen bir sisteme ihtiyacımız değil, daha ziyade kimsenin sormaya veya sormaya cesaret edemediği soruları sorabilecek bir sisteme ihtiyacımız var.”
Wolf’un iddiaları, Openai CEO’su Sam Altman’dan gelenlerin aksine, Bu yılın başlarında deneme “Superintelligent” AI’nın “bilimsel keşfi büyük ölçüde hızlandırabileceğini” söyledi. Benzer şekilde, antropik CEO Dario Amodei, AI’nın çoğu kanser türü için tedavilerin formüle edilmesine yardımcı olabileceğini öngördü.
Wolf’un bugün AI ile ilgili sorunu – ve teknolojinin gittiğini düşündüğü yerde – daha önce ilgisiz gerçekleri birbirine bağlayarak yeni bir bilgi üretmemesidir. Wolf, internetin çoğunun emrindeki çoğu olsa bile, şu anda anladığımız gibi AI, çoğunlukla insanların bildikleri arasındaki boşlukları dolduruyor, dedi Wolf.
Eski Google Mühendis Francois Chollet de dahil olmak üzere bazı AI uzmanları, AI’nın akıl yürütme kalıplarını ezberleyebilmesine rağmen, yeni durumlara dayalı “yeni akıl yürütme” üretebilmesinin pek olası olmadığını ileri sürerek benzer görüşleri ifade ettiler.
Wolf, AI laboratuarlarının, ifadenin herhangi bir anlamında bilimsel devrimciler değil, esasen “çok itaatkar öğrenciler” olanı inşa ettiğini düşünüyor. AI bugün, potansiyel olarak eğitim verilerine aykırı olan fikirleri sorgulamak ve önermek için teşvik edilmediğini, onu bilinen soruları cevaplamakla sınırlandırıyor.
Wolf, “Bir veri merkezinde bir Einstein oluşturmak için, sadece tüm cevapları bilen bir sisteme ihtiyacımız değil, daha ziyade kimsenin sormaya veya sormaya cesaret edemediği soruları sorabilecek bir sisteme ihtiyacımız var” dedi. “Ya ‘Ya herkes bu konuda yanlışsa?’ Tüm ders kitapları, uzmanlar ve ortak bilgi aksini önerdiğinde. ”
Wolf, yapay zekadaki “değerlendirme krizinin” kısmen bu hayal kırıklığına uğrayan durumdan sorumlu olduğunu düşünüyor. Birçoğu net, bariz ve “yakın uçlu” cevapları olan sorulardan oluşan AI sistem iyileştirmelerini ölçmek için yaygın olarak kullanılan kriterlere işaret ediyor.
Bir çözüm olarak Wolf, AI endüstrisinin “AI’nın“ cesur karşı yaklaşımlar ”alıp alamayacağını açıklayabilen“ bir bilgi ve akıl yürütme ölçüsüne geçmesini ”önermektedir,“ küçük ipuçlarına ”dayanan genel önerilerde bulunur ve“ yeni araştırma yollarına ”yol açan“ açık olmayan sorular ”sorar.
Hile, bu önlemin neye benzediğini bulmak olacak, Wolf itiraf ediyor. Ancak çabaya değer olabileceğini düşünüyor.
“[T]Bilimin en önemli yönü [is] Doğru soruları sorma ve öğrendiklerini bile zorlama becerisi, ”dedi Wolf. “A+ ‘a ihtiyacımız yok [AI] Her soruyu genel bilgi ile cevaplayabilen öğrenci. Herkesin neyi kaçırdığını gören ve sorgulayan bir B öğrencisine ihtiyacımız var. ”
