Um die Bedingungen für ein maximales intrinsisches Verlangen nach kontinuierlichem Erwerb neuen Wissens zu schaffen … muss man gegenintuitiv das Volumen an a-priori "Wissen" minimieren, damit der Geist frei von Konventionen ist. Ich glaube, dass dies mit jeder Faser meines Seins wahr ist. Aus diesem Grund glaube ich, dass 100 % der heute verwendeten KI-Modelle in ihrem grundlegenden Ansatz zur Destillation von Informationen, die Menschen dann daraus ableiten, rückwärts sind. Für Modelle, die auf Billionen von menschlich gekennzeichneten (voreingenommenen) und RLHF’d (eine Abscheulichkeit) Daten trainiert wurden: Es gibt kein Denken. Es gibt keine Intelligenz. Es gibt einfach nur Wiederkäuen und Halluzinationen, die als Wissen getarnt sind. Das gesagt, die heute verfügbaren Werkzeuge sind zutiefst wirkungsvoll und beschleunigen eindeutig den digitalen Fortschritt auf tiefgreifende Weise. Aber wie @amasad in einem kürzlichen Podcast sagte, dürfen wir uns nicht zu sehr von der industriellen Aufregung über die aktuellen Methoden ablenken lassen. Echtes RL muss noch ausprobiert werden. Wir dürfen nicht aufgeben. Wir müssen erkennen, dass viel mehr Erkundung nötig ist … auf der Ebene der Softwarearchitekturen (ja, Alternativen zu Transformern und weit darüber hinaus), Hardware-Substraten (analog, Memristoren usw.), Datenrepräsentationen (neue höhere Dimensionen von 4D + Tensoren) und vieles mehr!