要約:
- LLM（Large Language Models）は人間の知能には達しないと考える理由について議論されています。
- LLMsは単なる言葉の次を予測するだけでなく、さまざまな予測に活用できる可能性があります。
- 著者は、LLMsのトレーニングが単純で思考構造や推論パターンを作成していない可能性があり、思考を訓練する方法について疑問を呈しています。
- 研究者たちは、LLMsが人間の知性を模倣する際に非常に欠陥があると指摘し、AGI（Artificial General Intelligence）の設計には違う方法が必要であると述べています。
感想:
LLMsのトレーニングが単純で思考や推論パターンを作成していない可能性についての議論は興味深いものであり、AGIの設計には異なるアプローチが必要であるという指摘も重要だと感じました。人間の複雑な思考構造を模倣するAIを開発するには、現行の技術やトレーニング方法に限界があることが示唆されています。今後の研究や開発において、より洞察深いアプローチが求められると感じました。