Гері Маркус: студенти не заучують підручники по рядках, тому цей аналог не підходить для опису ШІ

Заголовок

Пряме нагадування Гері Маркуса: студенти не будуть заучувати підручники слово в слово

Резюме

Когнітивний вчений Гері Маркус у відповіді на твіт @theai_club та @ednewtonrex сказав дуже правдиву річ: студенти не будуть заучувати підручники слово в слово і не зможуть відтворити їх так, як є. Він додав емодзі з закатаними очима, що явно було спрямоване на тих, хто порівнює людське навчання з LLM. Це його точка зору, яку він висловлює вже багато років: людське навчання базується на розумінні, абстракції та забуванні, а LLM навчаються на основі величезних обсягів даних. Коли AI компанії рекламують, що моделі “навчаються як люди”, це відмінність є дуже важливою.

Аналіз

Оригінальний тред твітів недоступний (обмеження платформи, а також цей твіт дуже новий, з малою взаємодією), тому нижче наведений аналіз базується переважно на цьому твітті та поглядах Маркуса в минулому.

• Маркус постійно критикує LLM: моделі добре підходять для виявлення шаблонів, при перенавчанні можуть відтворювати навчальні дані, але це не є “розумінням”.
• Люди навчаються інакше: ми забуваємо більшість деталей, але можемо виділити переносні концепції, які можуть бути використані в інших ситуаціях; LLM не працюють так.
• Це також відображає його підхід до змішаного AI: поєднувати нейронні мережі та символічне міркування, прагнучи до справжнього “інтелекту”, а не “більш розумного автозаповнення”.

Цей твіт є лише маленькою вставкою у безперервній дискусії, він не вплине на ринок і не змінить дослідницький напрямок найближчим часом. Але він додав ще один приклад до обговорення “що може, а що не може AI”, особливо у питанні виявлення розриву між маркетинговими термінами галузі та технічною реальністю.

Оцінка впливу

• Важливість: низька — обмежена експозиція, відсутність контексту, у короткостроковій перспективі не викличе жодних ланцюгових реакцій
• Категорія: технічна точка зору, дослідження AI

Висновок: Для звичайних читачів та трейдерів ця справа наразі не є дуже актуальною; справжню вигоду можуть отримати ті, хто досліджує пояснювальність та змішаний підхід, чим раніше вони звернуть на це увагу, тим більше у них буде переваг.