tgoop.com/andrey_kiselnikov/1050
Last Update:
Актуальный обзор достижений и перспектив сетевой нейронауки. Если в течение ближайших 10-15 лет окажется, что, несмотря на ожидаемые триллионные инвестиции, масштабирование больших языковых моделей не приближает нас к AGI/ASI (если кривая роста выйдет на плато), то необходимо будет стратегически сделать шаг назад – к реальному биологическому мозгу – и найти в нём иные принципы создания ИИ по сравнению с теми, которые легли в основу глубокого обучения. Возможно, именно прогресс в сетевой нейронауке поможет открыть и алгоритмизировать эти будущие новые принципы обучения следующего – более мозгоподобного – поколения ИИ. Впрочем, вероятность этого не кажется большой – скорее всего, глубокое обучение все-таки "ухватило" ключевой механизм обработки информации биологическим мозгом и никакого плато при движении к AGI/ASI не будет. Возможен и гибридный вариант – плато будет, но не фатальное, не на десятилетия, и для того, чтобы продолжить рост, надо будет лишь немного приблизить ("нейроморфизировать") текущие архитектуры к принципам работы реального биологического мозга.
https://arxiv.org/abs/2408.02640
BY Новости психофизиологии
Share with your friend now:
tgoop.com/andrey_kiselnikov/1050