На что не способен ИИ — и почему

Описание: «Людям удаётся делать так много, используя удивительно мало ресурсов», — говорит Дуглас Гильбо, доцент кафедры организационного поведения в Стэнфордской высшей школе бизнеса. «В то время как ИИ, по сравнению с ним, делает относительно мало, но обладает огромной мощностью, вычислительными мощностями, ресурсами и, по сравнению с ним, относительно меньшим количеством ограничений».

В бонусном эпизоде ​​подкаста If/Then Гильбо описывает последствия своей недавней работы. Хотя он охотно признаёт, что ИИ «всё чаще способен на многое», Гильбо и его коллеги считают, что они выявили ключевой принцип, отличающий человеческий интеллект от машинного интеллекта, и принцип, который освещает ограничения машинного мышления.

Хотя некоторые исследователи и сторонники ИИ считают, что и люди, и ИИ учатся посредством оптимизации, Гильбо и его коллеги показали, что другой процесс более точно отражает то, как люди обрабатывают кажущуюся бесконечной сложность мира и действуют на основе ограниченной информации.

«Вы сталкиваетесь с большим количеством шума, хаоса, случайности», — говорит Гильбо. «Мы каким-то образом узнаём, как создавать смысл и формировать прочные представления на его основе».

С какими ограничениями вы столкнулись в своей работе с ИИ? Поделитесь своей историей с нами по адресу [email protected].

Похожая информация:
Профиль преподавателя Дугласа Гильбо: https://www.gsb.stanford.edu/faculty-...
Простой пороговый метод отражает социальное обучение конвенциям: https://www.gsb.stanford.edu/faculty-...

Узнайте больше о If/Then: https://www.gsb.stanford.edu/business...

Слушайте на:
🔊 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast...
🔊 Spotify: https://open.spotify.com/show/1v7V6LG...

#gsbifthen #gsbpodcasts

Главы:
00:00:00 Введение
00:01:40 Почему человеческое обучение важно для ИИ
00:05:03 Удовлетворительное решение и пределы оптимизации
00:06:41 Почему LLM учатся иначе, чем люди
00:09:58 Ставки ажиотажа вокруг ИИ
00:13:11 «Человечество хорошо прожило свою жизнь»
00:15:19 Интуиция, проницательность и концептуальные скачки
00:17:38 За пределами статистики: метафора, атмосфера и рассуждения
00:19:39 Простое правило социального обучения
00:21:18 Есть ли потолок для ИИ?

00:23:00 Случайность, беспорядок и путь к пониманию
00:25:00 Что упускает оптимизационный подход
00:27:54 Заключение