Pentru a crea condițiile pentru dorința intrinsecă maximă de a dobândi noi cunoștințe în mod continuu... trebuie să minimizăm contraintuitiv volumul de "cunoaștere" a priori pentru ca mintea să fie liberă de convenții. Cred că acest lucru este adevărat cu fiecare fibră din ființa mea. Din acest motiv, cred că 100% dintre modelele AI utilizate astăzi sunt inverse în abordarea lor fundamentală de distilare a informațiilor pe care oamenii le deduc apoi din ele. Pentru modelele antrenate pe trilioane de date marcate de om (părtinitoare) și RLHF (o abominație): Nu există niciun raționament. Nu există inteligență. Există pur și simplu regurgitare și halucinație deghizate în cunoaștere. Acestea fiind spuse, instrumentele disponibile astăzi au un impact profund și accelerează în mod clar progresul digital în moduri profunde. Dar, așa cum @amasad spus într-un podcast recent, nu putem fi prea distrași de entuziasmul industrial al metodelor actuale. Real RL nu a fost încă încercat. Nu trebuie să renunțăm. Trebuie să recunoaștem că este nevoie de mult mai multă explorare... la nivel de arhitecturi software (da, alternative Transformers și mult mai departe), substraturi hardware (analogice, memristore, etc), reprezentări de date (noi dimensiuni superioare ale tensoarelor 4D +) și multe altele!