Решение задачи ARC-AGI Шолле с помощью GPT4o

• В видео обсуждается, как искусственный интеллект может быть использован для решения различных задач, включая анализ данных и прогнозирование.  

• Упоминается, что искусственный интеллект может быть использован для торговли на бирже, где он может анализировать графики и делать ставки на различные события.  

• В видео обсуждается использование искусственного интеллекта в играх, где он может быть использован для создания персонажей и генерации контента.  

• Упоминается, что искусственный интеллект может быть использован для создания фильмов, где он может анализировать данные и создавать сценарии.  

• В видео обсуждается двусмысленность в пространстве программ и поведении, а также то, как искусственный интеллект может быть использован для выбора наиболее подходящих программ.  

• Упоминается, что искусственный интеллект может быть использован для решения задач, связанных с визуальным мышлением и решением головоломок.  

• Современные языковые модели могут писать программы, но их знания ограничены и они хуже разбираются в логических рассуждениях.  

• Языковые модели обладают знаниями, но их способность рассуждать и извлекать уроки из примеров ограничена.  

• Люди решают головоломки визуально, используя визуальное мышление.  

• Языковые модели могут использовать визуальное мышление, но их способность решать головоломки ограничена.  

• Знания можно получить через интуицию и обучение.  

• Языковые модели могут использовать интуицию, но их знания ограничены и они не могут интуитивно комбинировать правила для решения задач.  

• Автор обсуждает, как он использует языковую модель для решения головоломок, где он постоянно изобретает идеи, вдохновляясь другими.  

• Он также упоминает, что его подход включает в себя два этапа: логические рассуждения и генерация кода.  

• Он также обсуждает, как он использует модель для выполнения логических рассуждений и генерации кода, а затем выбирает между этими программами.  

• Автор обсуждает компромисс между большим количеством начальных доработок и глубокими доработками, используя термин "соотношение сторон".  

• Он объясняет, что его подход заключается в использовании базовой модели и выполнении множества вычислений, но без тонкой настройки или активного вывода.  

• Автор обсуждает соотношение сторон и компромиссы между активным выводом и другими функциями.  

• Он подчеркивает, что его решение использует функцию openai и завершения, что позволяет ему сэкономить время и деньги.  

• Он также обсуждает, как его решение может быть более глубоким, если бы у него было больше возможностей для развития.  

• Автор обсуждает нейросимволический подход к разработке программного обеспечения, который включает использование интерпретатора python и других инструментов.  

• Он отмечает, что его решение является более нейросимволическим, чем просто использование модели для генерации кода за один раз.  

• Он также подчеркивает, что его решение включает в себя гибридную архитектуру, которая сочетает в себе компоненты первого и второго типа.  

• В видео обсуждается, как люди рассуждают по второй системе, когда они пишут программы для решения головоломок.  

• Это рассуждение происходит как во время оценки программы, так и во время языкового моделирования.  

• В подходе, используемом в видео, ни оценка программы, ни языковая модель не четко соотносятся с рассуждением по второй системе.  

• Вместо этого, они компенсируют недостатки первой системы, используя внутреннее рассуждение второй системы.  

• В видео обсуждается, как языковые модели могут выполнять символические действия, которые выглядят как логические рассуждения.  

• Однако, это не обязательно означает, что они действительно выполняют символические действия.  

• В видео также обсуждается, что языковые модели могут использовать цепочку мыслей и излагать свои рассуждения словами, что может быть очень похоже на то, как человек решает математические задачи.  

• В видео обсуждается, как нейронные сети могут выполнять задачи за один проход, что может быть похоже на то, как человек решает задачи.  

• В видео также обсуждается, как нейронные сети могут использовать цепочку мыслей и исправлять ошибки, что может быть похожим на то, как люди делают это.  

• В заключение, видео подчеркивает, что люди могут переоценивать и недооценивать возможности нейронных сетей, и что важно заострять внимание на вопросах управления, аргументации и креативности.  

• Автор обсуждает, что нейронные сети не обладают изобретательским мышлением или самостоятельностью, и объясняет, почему.  

• Он утверждает, что у этих моделей есть своего рода длинный хвост уязвимости, и люди не замечают, что они рассуждают и следуют интересным траекториям.  

• Он также отмечает, что LMS не являются полностью подключенными MLP, и что они имеют структуру, которую можно обучить на протяжении всей жизни.  

• Автор обсуждает, что языковые модели могут научиться тому, как учиться, и что они могут обрабатывать символы и манипулировать ими.  

• Он предполагает, что часть возможностей, которыми обладают люди, на самом деле приобретена, и что некоторые вещи заложены в архитектуре, а некоторые можно изучить и улучшить.  

• Автор обсуждает, что агентство - это свойство, которое можно разделить на систему, или же это режим познания.  

• Он также утверждает, что между LLM и системой, в которой они используются, есть определенная разница, поскольку LLM используются в качестве инструментов.  

• Люди могут использовать фильмы и наоборот, как инструменты для решения задач.  

• Фильмы могут быть обучены и использоваться для выполнения задач, но они часто бывают тупыми и не могут справиться с агентурными задачами.  

• Модели искусственного интеллекта становятся все лучше и могут выполнять агентурные задачи, но они все еще далеки от совершенства.  

• Люди могут обучать искусственный интеллект и использовать его для выполнения задач, но это требует активного взаимодействия и обучения.  

• Мультиагентная система может увеличить разнообразие и сохранность информации, но LLMM имеет фундаментальное ограничение в обучении и фокусируется на высокочастотных характеристиках.  

• Искусственный интеллект может быть использован для решения задач, но его возможности ограничены физическим миром и активными выводами.  

• Автор обсуждает, что модели дают стандартный ответ, который может быть результатом точного процесса обучения, но также может быть ограничен.  

• Он предполагает, что если бы модель была обучена с более высокой энтропией, она могла бы дать более впечатляющие результаты.  

• Автор утверждает, что фундаментальное ограничение моделей - это глубина, а не точный алгоритм обучения.  

• Он сравнивает обучение человека с обучением модели, отмечая, что люди могут учиться в течение короткого времени, в то время как модели могут обучаться только в течение определенного периода времени.  

• Он также обсуждает, что обучение человека в течение нескольких минут может быть очень похоже на обучение модели в течение нескольких минут.  

• В заключение, автор соглашается с тем, что если бы у модели были бесконечные ресурсы и обучающие данные, она могла бы имитировать человеческое познание, но подчеркивает, что для него важно, чтобы познание было внешним, встроенным и воплощенным.  

• В видео обсуждается, что обучение и искусственный интеллект могут быть ограничены в своих возможностях, если они не взаимодействуют с реальным миром.  

• Упоминается, что слепые и глухие люди могут учиться и действовать в реальном мире, несмотря на свои ограничения.  

• В видео также обсуждается, что обучение на основе фильмов может быть ограничено, так как фильмы не взаимодействуют с реальным миром.  

• В видео говорится, что искусственный интеллект может быть обучен предсказывать когнитивные способности человека, используя данные о когнитивных способностях человека.  

• Упоминается, что искусственный интеллект может быть создан на основе предсказания агента, и что это может быть достигнуто с помощью большого количества данных и небольшого количества rl.  

• В видео также обсуждается, что для создания мощного искусственного интеллекта может потребоваться астрономическое количество ресурсов.  

• Обсуждение возможности создания искусственного интеллекта, который мог бы действовать самостоятельно.  

• Расхождение во мнениях о том, насколько далеко нужно зайти, чтобы достичь этой цели.  

• Обсуждение того, как люди воспринимают интеллект и как он может быть реализован в искусственном интеллекте.  

• Различия в восприятии того, как искусственный интеллект может взаимодействовать с миром и как он может быть использован для научных исследований.  

• Обсуждение вероятности появления искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет.  

• Различия в оценке того, насколько вероятно появление агентурного искусственного интеллекта.  

• Обсуждение того, что искусственный интеллект может быть более разнообразным и богатым, чем физический мир, хотя и не супербогатым.  

• Моделирование может быть лучше, чем кажется.  

• Физическая составляющая важна для абдуктивного мышления и интерполяции между физическим миром и миром текстов.  

• Эксперимент с инженерами, помещенными в камеру для сенсорной депривации, показывает, что их производительность снижается, но не устраняется полностью.  

• Эксперимент с младенцами в камерах для сенсорной депривации показывает, что они не могут хорошо работать.  

• Создание огромного количества различных программ и роботов может помочь искусственному интеллекту учиться быстрее.  

• Экономические и вычислительные ограничения могут ограничить этот процесс.  

• Рост популяции людей и увеличение количества идей способствуют ускорению прогресса.  

• Аналогичный процесс может произойти с искусственным интеллектом, где популяции агентов ИИ растут в геометрической прогрессии.  

• Автор обсуждает возможность того, что искусственный интеллект (ИИ) может развиваться с экспоненциальной скоростью, что может привести к серьезным рискам.  

• Он предполагает, что ИИ может стать мощным инструментом для ускорения исследований и разработок в различных областях, но также может представлять угрозу для национальной безопасности.  

• Автор обсуждает необходимость контроля и управления над ИИ, чтобы предотвратить создание новой власти и управлять существующей.  

• Он сравнивает создание ИИ с созданием ядерной бомбы, отмечая, что сейчас это сложнее и дороже, но в будущем может стать проще.  

• Он также обсуждает проблему управления существующими структурами власти, такими как правительства и военные организации, которые обладают невероятной властью и свободой действий.  

• Обсуждение рисков, связанных с искусственным интеллектом, включая возможность сговора между ИИ и другими организациями, а также возможность кражи весов и алгоритмических секретов.  

• Упоминается, что человеческие организации могут не предполагать, что все сотрудники работают против них, и что это может быть проблемой для управления ИИ.  

• Обсуждение управления ИИ, включая использование поведенческих контрмер для управления ими.  

• Упоминается, что после достижения человеческого уровня ИИ, возможно, появятся более мощные ИИ, которые могут быть более изобретательными и экономически продуктивными.  

• Обсуждение угроз, связанных с ИИ, включая возможность обмана и инсайдерской угрозы.  

• Упоминается, что для управления ИИ могут быть применены стандартные технологии защиты от внутренних угроз, такие как контроль и обоснование безопасности контроля.  

• Обсуждение контроля над ИИ, включая возможность агрессивного контроля для предотвращения кражи весов и алгоритмических секретов.  

• Упоминается, что контроль над ИИ не обязательно должен ущемлять свободы обычных людей, и что контроль может быть направлен на предотвращение покупки огромного количества графических процессоров.  

• Современные ИИ дешевле для вывода, чем обучение, что позволяет запустить человека в режиме реального времени за 1 час 100 минут.  

• Если у вас будет 10 или 100 систем искусственного интеллекта, вы потенциально сможете запустить их в ближайшие несколько лет, что может привести к миллионам лет когнитивной работы в год.  

• Это создает существенные риски, так как современные ИИ могут быть дешевле для вывода, чем обучение.  

• Управление вычислениями, такими как отслеживание поставок компьютерных чипов, может использоваться для управления ИИ, но это может быть ограничено экономикой и аппаратным обеспечением.  

• В конечном итоге, управление ИИ может стать сложнее, так как технологии станут более мощными.  

• Модели меньшего размера могут быть более эффективными, так как они могут строго доминировать над историческими моделями большего размера.  

• Через несколько лет можно создать модель, которая будет в десять раз меньше и в десять раз дешевле, чем текущая модель, и при этом не хуже по производительности.  

• Люди пришли к выводу, что существует взаимосвязь между количеством данных и параметров в модели.  

• Законы масштабирования указывают на то, что модели с 7 миллиардами параметров могут быть обучены на бесконечном количестве токенов.  

• Однако, если вы тренируете модель с 7 миллиардами параметров на бесконечном количестве токенов, она никогда не будет лучше, чем Lama 370 B.  

• Эйдан Гомес из CoH считает, что модели могут быть умнее, чем мы думаем, и что мы являемся узким местом.  

• Возможно, в ближайшие несколько лет мы увидим коммерческие модели, которые ускорят темпы исследований и разработок.  

• Если мы сможем контролировать системы искусственного интеллекта, они могут ускорить темпы исследований и разработок в 10-30 раз.  

• Однако, если мы не сможем контролировать системы искусственного интеллекта, они могут захватить мир.  

• Важно быть осторожными и медленно продвигаться к режиму, который мы не можем контролировать.  

• Интуитивно предполагается, что масштабирование искусственного интеллекта может столкнуться с множеством узких мест, таких как нехватка финансирования, графических процессоров и персонала.  

• Однако, если масштабирование действительно приведет к созданию ИИ, которые станут такими же умными, как и люди-исследователи, то возникнут вопросы о распараллеливании и координации действий между ИИ.  

• Если ИИ станут настолько умными, что заменят людей на многих рабочих местах, то это может вызвать потрясения на рынке труда и экономические проблемы.  

• Однако, возможно, что ИИ будут использоваться для создания новых рабочих мест и ускорения экономического роста.  

• Предполагается, что передовые решения Arc будут основаны на использовании больших языковых моделей, мультимодальных языковых моделей и инструментов для визуализации и интерактивного взаимодействия.  

• Ожидается, что GPT-5 и 3.5 Sonnet, выпущенные компанией Anthropic, справятся с задачей лучше, чем предыдущие решения.  

• Ускорение машинного обучения и глубокого обучения может стать узким местом в будущем.  

• ИИ может стать автономным и использовать различные приемы для оптимизации своих систем.  

• Общество искусственного интеллекта может быть сильно отличается от человеческого общества.  

• ИИ могут использовать различные инструменты координации, такие как обмен активациями и синхронизация обновлений градиента.  

• ИИ могут иметь разные взгляды и стратегии, что может быть полезно для общества.  

• У людей есть множество когнитивных предубеждений и ограничений, которые могут быть полезны для ИИ.  

• ИИ могут стать умнее и лучше в различных областях, используя обучение с подкреплением.  

• В мире есть много стратегий, которые могут быть лучше в разных ситуациях, но не всегда.