Luoda olosuhteet maksimaaliselle sisäiselle halulle hankkia jatkuvasti uutta tietoa... on intuitiivisesti minimoitava a-priorisen "tiedon" määrä, jotta mieli olisi vapaa sovinnaisuudesta. Uskon tämän olevan totta olemukseni jokaisessa kuidussa. Tästä syystä uskon, että 100 % nykyään käytetyistä tekoälymalleista on takapajuisia peruslähestymistavassaan tislata tietoa, jonka ihmiset sitten päättelevät niistä. Mallit, jotka on koulutettu biljoonilla ihmisleimatuilla (puolueellisilla) ja RLHF:llä (kauhistus) tiedoilla: Ei ole mitään perusteluja. Ei ole älykkyyttä. On yksinkertaisesti regurgitaatiota ja hallusinaatioita, jotka naamioituvat tiedoksi. Nykyään saatavilla olevat työkalut ovat kuitenkin erittäin vaikuttavia ja kiihdyttävät selvästi digitaalista kehitystä syvällisillä tavoilla. Mutta kuten @amasad sanoi äskettäisessä podcastissa, emme voi häiritä liikaa nykyisten menetelmien teollista jännitystä. Oikeaa RL:ää ei ole vielä kokeiltu. Emme saa antaa periksi. Meidän on tunnustettava, että tarvitaan niin paljon lisää tutkimusta... ohjelmistoarkkitehtuurien tasolla (kyllä, Transformers-vaihtoehdot ja paljon enemmän), laitteistosubstraattien (analogiset, memristorit jne.), dataesitysten (uudet korkeammat 4D-ulottuvuudet + tensorit) ja paljon muuta!