Untuk menciptakan kondisi bagi keinginan intrinsik maksimum untuk memperoleh pengetahuan baru secara terus menerus ... Seseorang harus secara kontraintuitif meminimalkan volume "pengetahuan" a-priori agar pikiran bebas dari konvensi. Saya percaya ini benar dengan setiap serat dalam diri saya. Untuk alasan ini, saya percaya 100% model AI yang digunakan saat ini terbalik dalam pendekatan mendasar mereka untuk menyaring informasi yang kemudian disimpulkan manusia darinya. Untuk model yang dilatih pada triliunan data berlabel manusia (bias) dan RLHF'd (kekejian): Tidak ada alasan. Tidak ada kecerdasan. Hanya ada regurgitasi dan halusinasi yang menyamar sebagai pengetahuan. Konon, alat yang tersedia saat ini sangat berdampak dan jelas mempercepat kemajuan digital dengan cara yang mendalam. Tetapi seperti yang @amasad katakan di podcast baru-baru ini, kita tidak bisa terlalu terganggu oleh kegembiraan industri dari metode saat ini. Real RL belum dicoba. Kita tidak boleh menyerah. Kita harus menyadari bahwa lebih banyak eksplorasi diperlukan ... pada tingkat arsitektur perangkat lunak (ya, alternatif Transformers dan jauh di luar), substrat perangkat keras (analog, memristor, dll), representasi data (dimensi baru yang lebih tinggi dari 4D + tensor) dan banyak lagi!