ARC Prize-medgrundaren François Chollet sade att OpenAI hade försenat utvecklingen mot artificiell generell intelligens (AGI) med fem till 10 år, enligt TechRadars återgivning av hans kommentarer i Dwarkesh Podcast.
Chollet hävdade att stora språkmodeller (LLM), som bygger på neurala nätverk, är en återvändsgränd för att nå AGI. Han sade att LLM kan bli kraftfullare, mer självständiga och mer användbara för företag, men att sådana förbättringar inte är detsamma som AGI.
Enligt Chollet försummas vägen till AGI när finansiering går till utveckling av LLM på bekostnad av andra metoder. TechRadar återgav också hans bedömning att utvecklingen hade försenats med upp till ett årtionde.
ARC-AGI-benchmarken, som Chollet var med och grundade, ska mäta framsteg mot AGI. TechRadar rapporterade att LLM presterar bättre på benchmarken, men att ingen har kommit nära målet. Artikeln beskriver AGI som mänsklig lik intelligens som kan resonera och lära sig nya förmågor utanför en modells träningsdata.
Chollets kommentarer skiljer mellan förbättringar av dagens modeller och att nå AGI; de fastslår inte när, eller om, AGI kommer att uppnås.
Kommentarer
0Inga kommentarer ännu. Skriv den första.