Илья Суцкевер: "Последовательное обучение с помощью нейронных сетей: какое это было десятилетие"

• Благодарность организаторам за выбор работы.  

• Благодарность соавторам Ориолу Виньялсу и Коукли.  

• Сравнение с выступлением на конференции в 2014 году.  

• Модель авторегрессии, обученная на основе текста.  

• Большая нейронная сеть и большой набор данных.  

• Гипотеза глубокого обучения: десятислойная нейронная сеть может выполнять задачи, которые человек может за доли секунды.  

• Авторегрессионные модели могут предсказывать следующий токен.  

• Использование LSTM для ускорения обучения.  

• Конвейерная обработка для ускорения в 3,5 раза.  

• Успех гарантирован при наличии большого набора данных и большой нейронной сети.  

• Идея коннекционизма: искусственные нейроны похожи на биологические.  

• Влияние на развитие глубокого обучения.  

• Предварительное обучение закончится из-за ограниченного объема данных.  

• Будущее за агентами и синтетическими данными.  

• Примеры из биологии: взаимосвязь между размером тела и мозга.  

• Масштабирование в биологии отличается от машинного обучения.  

• Долгосрочная перспектива и дальнейшие шаги в развитии.  

• Глубокое обучение и сверхразум - ключевые направления развития науки.  

• Сверхразум будет качественно отличаться от человеческого интеллекта.  

• Современные языковые модели уже обладают сверхчеловеческой производительностью, но остаются ненадежными.  

• ИИ становится непредсказуемым по мере развития логических рассуждений.  

• Логические рассуждения делают ИИ непредсказуемым для людей.  

• Будущие системы ИИ будут обладать радикально отличающимися качествами и возможностями.  

• Биологически вдохновленный ИИ уже успешен, но требует детального биологического вдохновения.  

• Использование нейронов для создания ИИ - ключевой аспект биологического вдохновения.  

• Будущие модели ИИ могут корректировать свои ошибки, что уменьшит количество галлюцинаций.  

• Вопросы о правах и стимулах для ИИ остаются открытыми.  

• Создание системы государственного управления или криптовалюты для регулирования ИИ - возможные варианты.  

• Непредсказуемость будущего ИИ делает точные прогнозы затруднительными.  

• Вопрос о распространении обобщенного многоступенчатого рассуждения в ИИ.  

• Обобщение в ИИ значительно улучшилось по сравнению с предыдущими методами.  

• Люди лучше обобщают, но ИИ также делает обобщения вне рамок распределения.