Knowledge Accumulator

Выбираем самый херовый план по достижению AGI

Существуют разные подходы к исследованиям. Кто-то пытается описать долгосрочный план заранее и потом следовать ему, а кто-то принципиально от этого отказывается, аргументируя невозможностью предсказывать ход работы заранее.

Лично я считаю, что хоть какое-то глобальное видение необходимо, поскольку оно позволяет не заниматься локальной оптимизацией ненужного говна. Я видел бесчисленное количество статей, которых могло бы не существовать, если бы авторы спросили себя - "а вот это всё вообще хоть кому-то реально понадобится?".

Но на другой стороне спектра тоже весело. Когда составить план по достижению AGI поручают топ-менеджеру или SMM-щику биг-тех компании, получается примерно следующее:

- Этап 1: слабый AI - работает так себе
- Этап 2: средний AI - работает неплохо, но не особо круто
====== Мы сейчас здесь========
- Этап 3: крутой AI - работает чётко и качественно
- Этап 4: охуенный AI - переворачивает мир

Положим такой план за точку отсчёта. Как по отношению к ней смотрятся реально существующие? Ныряем в мусор.

Статья от Deepmind - Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI. Это не декларируется, как план, скорее, просто классификация уровней AGI. По одной оси там "крутизна" - перцентиль людей, а по другой - "Generality", причём всего 2 значения - Narrow и General. В столбце General на уровне крутости "кое-как" они поставили ChatGPT, все последующие столбцы в General пока пустуют.

У OpenAI тоже всё на уровне. Вот тут пересказываются (как я понял, неоткрытый) план из 5 уровней AGI - Chatbots (AI with conversational language), Reasoners (human-level problem solving), Agents (systems that can take actions), Innovators (AI that can aid in invention), Organizations (AI that can do the work of an organization). План, конечно, потрясающий, очень похож на мой выше, но на первое место поставить не могу, поскольку есть вероятность, что внутри OpenAI есть документ с нормальным описанием этих уровней, ведь в OpenAI серьёзные учёные работают, так ведь?

Вот тут есть отрывок интервью Миры Мурати, где она говорит, что GPT-3 это toddler, GPT-4 это high schooler, а следующая модель будет уже PhD level. А помните, был ещё Situational Awareness? Там план отличается - в ней GPT-2 preschooler, а GPT-3 это Elementary Schooler. Возможно, на почве этого расхождения и возник политический кризис и массовый уход людей из OpenAI.

Двигаемся дальше. А вы знаете какой-нибудь план, хотя бы немного напоминающий что-то адекватное?

На ум приходит отрывок из JEPA, но там нет уровней и таймлайна - ЛеКун обрисовывает видение полного AGI и делает вывод о том, какие части понятны, а какие совсем ещё нет. Проблема такого подхода в том, что по нему нельзя построить какой-либо роудмап будущих шагов.

Где с шагами проблем нет, так это в The Alberta Plan - работа от Ричарда Саттона, где описывается цепочка из 12 шагов улучшения модели, которые в итоге как бы должны привести к AGI. Тут можно посмотреть видеообзор этой работы. Это лучшее, из того, что я видел, но всё ещё очень далеко от того, под чем бы я подписался. Проблема не в деталях, а в подходе.

Статья концентрируется на прогрессивном улучшении методов - и это то, в чём у меня с ней корневое расхождение. Когда говорят о том, что планировать ресёрч надолго нельзя, говорят именно об этом - хер его знает, будет ли в принципе твоя схема работать после этих изменений. Сами шаги местами довольно расплывчатые, в то время как прыжки между ними тоже не всегда понятны, особенно, ближе к концу. Так что, тоже дизлайк.

Присылайте свои любимые AGI-роудмапы в комментарии, а в следующий раз я расскажу, как бы выглядел мой "AGI-план", если бы я набрался наглости его написать.

@knowledge_accumulator

www.group-telegram.com/us/knowledge_accumulator.com/241

3.3K viewsedited  Dec 3, 2024 at 12:59

Выбираем самый херовый план по достижению AGI

Существуют разные подходы к исследованиям. Кто-то пытается описать долгосрочный план заранее и потом следовать ему, а кто-то принципиально от этого отказывается, аргументируя невозможностью предсказывать ход работы заранее.

Лично я считаю, что хоть какое-то глобальное видение необходимо, поскольку оно позволяет не заниматься локальной оптимизацией ненужного говна. Я видел бесчисленное количество статей, которых могло бы не существовать, если бы авторы спросили себя - "а вот это всё вообще хоть кому-то реально понадобится?".

Но на другой стороне спектра тоже весело. Когда составить план по достижению AGI поручают топ-менеджеру или SMM-щику биг-тех компании, получается примерно следующее:

- Этап 1: слабый AI - работает так себе
- Этап 2: средний AI - работает неплохо, но не особо круто
====== Мы сейчас здесь========
- Этап 3: крутой AI - работает чётко и качественно
- Этап 4: охуенный AI - переворачивает мир

Положим такой план за точку отсчёта. Как по отношению к ней смотрятся реально существующие? Ныряем в мусор.

Статья от Deepmind - Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI. Это не декларируется, как план, скорее, просто классификация уровней AGI. По одной оси там "крутизна" - перцентиль людей, а по другой - "Generality", причём всего 2 значения - Narrow и General. В столбце General на уровне крутости "кое-как" они поставили ChatGPT, все последующие столбцы в General пока пустуют.

У OpenAI тоже всё на уровне. Вот тут пересказываются (как я понял, неоткрытый) план из 5 уровней AGI - Chatbots (AI with conversational language), Reasoners (human-level problem solving), Agents (systems that can take actions), Innovators (AI that can aid in invention), Organizations (AI that can do the work of an organization). План, конечно, потрясающий, очень похож на мой выше, но на первое место поставить не могу, поскольку есть вероятность, что внутри OpenAI есть документ с нормальным описанием этих уровней, ведь в OpenAI серьёзные учёные работают, так ведь?

Вот тут есть отрывок интервью Миры Мурати, где она говорит, что GPT-3 это toddler, GPT-4 это high schooler, а следующая модель будет уже PhD level. А помните, был ещё Situational Awareness? Там план отличается - в ней GPT-2 preschooler, а GPT-3 это Elementary Schooler. Возможно, на почве этого расхождения и возник политический кризис и массовый уход людей из OpenAI.

Двигаемся дальше. А вы знаете какой-нибудь план, хотя бы немного напоминающий что-то адекватное?

На ум приходит отрывок из JEPA, но там нет уровней и таймлайна - ЛеКун обрисовывает видение полного AGI и делает вывод о том, какие части понятны, а какие совсем ещё нет. Проблема такого подхода в том, что по нему нельзя построить какой-либо роудмап будущих шагов.

Где с шагами проблем нет, так это в The Alberta Plan - работа от Ричарда Саттона, где описывается цепочка из 12 шагов улучшения модели, которые в итоге как бы должны привести к AGI. Тут можно посмотреть видеообзор этой работы. Это лучшее, из того, что я видел, но всё ещё очень далеко от того, под чем бы я подписался. Проблема не в деталях, а в подходе.

Статья концентрируется на прогрессивном улучшении методов - и это то, в чём у меня с ней корневое расхождение. Когда говорят о том, что планировать ресёрч надолго нельзя, говорят именно об этом - хер его знает, будет ли в принципе твоя схема работать после этих изменений. Сами шаги местами довольно расплывчатые, в то время как прыжки между ними тоже не всегда понятны, особенно, ближе к концу. Так что, тоже дизлайк.

Присылайте свои любимые AGI-роудмапы в комментарии, а в следующий раз я расскажу, как бы выглядел мой "AGI-план", если бы я набрался наглости его написать.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator