Để tạo ra các điều kiện cho mong muốn nội tại tối đa trong việc liên tục tiếp thu kiến thức mới… người ta phải một cách ngược đời giảm thiểu khối lượng "kiến thức" a-priori để tâm trí được tự do khỏi các quy ước. Tôi tin điều này là đúng với từng sợi dây trong cơ thể tôi. Vì lý do này, tôi tin rằng 100% các mô hình AI đang được sử dụng ngày nay có cách tiếp cận cơ bản sai lầm trong việc chắt lọc thông tin mà con người sau đó suy diễn ra từ chúng. Đối với các mô hình được đào tạo trên hàng triệu dữ liệu được gán nhãn (có thiên kiến) và RLHF’d (một sự kinh tởm): Không có lý luận. Không có trí tuệ. Chỉ đơn giản là sự nhai lại và ảo giác giả dạng như kiến thức. Nói vậy, các công cụ hiện có ngày nay có ảnh hưởng sâu sắc và rõ ràng đang thúc đẩy tiến bộ kỹ thuật số theo những cách sâu sắc. Nhưng như @amasad đã nói trong một podcast gần đây, chúng ta không thể bị phân tâm quá nhiều bởi sự phấn khích công nghiệp của các phương pháp hiện tại. RL thực sự vẫn chưa được thử nghiệm. Chúng ta không được từ bỏ. Chúng ta phải nhận ra rằng còn rất nhiều khám phá cần thiết… ở cấp độ kiến trúc phần mềm (đúng, các lựa chọn thay thế Transformers và còn xa hơn nữa), nền tảng phần cứng (analog, memristors, v.v.), các biểu diễn dữ liệu (các chiều cao hơn mới của 4D + tensors) và còn nhiều hơn nữa!