OpenTalks.AI

До сих пор в мире искусственного интеллекта множество людей, которые не хотят верить в статистические модели и в LLM, надеясь на силу предметного описания области и онтологии.

Вот хорошая и чуть печальная история про то, как подход моделирования онтологий в конечном итоге с треском проиграл статистическому подходу обучения LLM на примере известной всем компании. Печально, но факт.

В статье приводится известная цитата Ричарда Саттона из его статьи «Горький урок»:
Мы всё ещё не усвоили этот урок полностью, так как продолжаем допускать те же ошибки. Чтобы это понять и эффективно им противостоять, нужно осознать, в чем соблазн этих ошибок. Мы должны усвоить горький урок: встраивание в ИИ того, как, по нашему мнению, устроено наше мышление, не работает в долгосрочной перспективе. Горький урок заключается в том, что: 1) исследователи ИИ часто пытаются встроить знания в свои системы, 2) это помогает в краткосрочной перспективе и приносит удовлетворение, но 3) со временем этот подход приводит к застою, а 4) прорывы происходят благодаря другому методу — масштабированию вычислений через обучение и поиск. Этот успех вызывает горечь, потому что он идет вразрез с более приятным человеко-центричным подходом.

Очень полезно и поучительно, имхо. Но если не согласны - можем поспорить в комментариях))

https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

Системный Блокъ

Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP - Системный Блокъ

Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более…

www.group-telegram.com/us/OpenTalksAI.com/951

1.4K viewsedited  Oct 27, 2024 at 12:10

До сих пор в мире искусственного интеллекта множество людей, которые не хотят верить в статистические модели и в LLM, надеясь на силу предметного описания области и онтологии.

Вот хорошая и чуть печальная история про то, как подход моделирования онтологий в конечном итоге с треском проиграл статистическому подходу обучения LLM на примере известной всем компании. Печально, но факт.

В статье приводится известная цитата Ричарда Саттона из его статьи «Горький урок»:
Мы всё ещё не усвоили этот урок полностью, так как продолжаем допускать те же ошибки. Чтобы это понять и эффективно им противостоять, нужно осознать, в чем соблазн этих ошибок. Мы должны усвоить горький урок: встраивание в ИИ того, как, по нашему мнению, устроено наше мышление, не работает в долгосрочной перспективе. Горький урок заключается в том, что: 1) исследователи ИИ часто пытаются встроить знания в свои системы, 2) это помогает в краткосрочной перспективе и приносит удовлетворение, но 3) со временем этот подход приводит к застою, а 4) прорывы происходят благодаря другому методу — масштабированию вычислений через обучение и поиск. Этот успех вызывает горечь, потому что он идет вразрез с более приятным человеко-центричным подходом.

Очень полезно и поучительно, имхо. Но если не согласны - можем поспорить в комментариях))

https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

BY OpenTalks.AI