Sendhil Mullainathan

Das MacArthur-Genus?

Das MacArthur-Genus?

Das MacArthur-Genus?

Es klingt unambitiös. Ja, ich denke, dass AGI auf der Grundlage ein ambitiöses Ziel ist, aber es ist ein schockierend unambitiöses Ziel. Lass mich sagen, warum. Wir haben bereits Menschen, die sich wie Menschen denken können. Menschen, die sich wie was denken können? Menschen. Okay. Wir haben das und wir haben Wege, mehr davon zu machen. Und das sind lustige Wege, tatsächlich.

Es klingt unambitiös. Ja, ich denke, dass AGI auf der Grundlage ein ambitiöses Ziel ist, aber es ist ein schockierend unambitiöses Ziel. Lass mich sagen, warum. Wir haben bereits Menschen, die sich wie Menschen denken können. Menschen, die sich wie was denken können? Menschen. Okay. Wir haben das und wir haben Wege, mehr davon zu machen. Und das sind lustige Wege, tatsächlich.

Es klingt unambitiös. Ja, ich denke, dass AGI auf der Grundlage ein ambitiöses Ziel ist, aber es ist ein schockierend unambitiöses Ziel. Lass mich sagen, warum. Wir haben bereits Menschen, die sich wie Menschen denken können. Menschen, die sich wie was denken können? Menschen. Okay. Wir haben das und wir haben Wege, mehr davon zu machen. Und das sind lustige Wege, tatsächlich.

Das ist das nächste Panel. Das ist das nächste Panel. Aber was mir fehlt, und du hast viel gemacht, was wir brauchen, sind Algorithmen, die Dinge tun können, die man nie machen könnte. Und für mich ist das die grundlegende Erweiterung, die wir bekommen werden. Wir brauchen Algorithmen, die Dinge sehen, die wir nicht sehen, die Dinge bemerken, die wir nie sehen könnten.

Das ist das nächste Panel. Das ist das nächste Panel. Aber was mir fehlt, und du hast viel gemacht, was wir brauchen, sind Algorithmen, die Dinge tun können, die man nie machen könnte. Und für mich ist das die grundlegende Erweiterung, die wir bekommen werden. Wir brauchen Algorithmen, die Dinge sehen, die wir nicht sehen, die Dinge bemerken, die wir nie sehen könnten.

Das ist das nächste Panel. Das ist das nächste Panel. Aber was mir fehlt, und du hast viel gemacht, was wir brauchen, sind Algorithmen, die Dinge tun können, die man nie machen könnte. Und für mich ist das die grundlegende Erweiterung, die wir bekommen werden. Wir brauchen Algorithmen, die Dinge sehen, die wir nicht sehen, die Dinge bemerken, die wir nie sehen könnten.

Und der Grund, warum ich denke, dass die AGI-Parte unambitiös ist, ist, dass es auch zu hart ist, in dem Sinne, dass wir Algorithmen hatten, Vektoren, durch die Algorithmen Dinge sehen können, die wir absolut nicht sehen können. Und diese waren tatsächlich die einfachsten Plätze, um Performance zu verbessern. Um genau das zu tun, was wir mit sehr hohem Fidelity tun.

Und der Grund, warum ich denke, dass die AGI-Parte unambitiös ist, ist, dass es auch zu hart ist, in dem Sinne, dass wir Algorithmen hatten, Vektoren, durch die Algorithmen Dinge sehen können, die wir absolut nicht sehen können. Und diese waren tatsächlich die einfachsten Plätze, um Performance zu verbessern. Um genau das zu tun, was wir mit sehr hohem Fidelity tun.

Und der Grund, warum ich denke, dass die AGI-Parte unambitiös ist, ist, dass es auch zu hart ist, in dem Sinne, dass wir Algorithmen hatten, Vektoren, durch die Algorithmen Dinge sehen können, die wir absolut nicht sehen können. Und diese waren tatsächlich die einfachsten Plätze, um Performance zu verbessern. Um genau das zu tun, was wir mit sehr hohem Fidelity tun.

Das ist wirklich hart und nicht klar, ob es so viel Spiel gibt. Lass mich sagen, ich kann ein gutes Beispiel geben. Mein Lieblingsbeispiel ist The Wizard of Oz. Es ist auf jeden Fall mein Lieblingsbeispiel. Wie viele von euch haben The Wizard of Oz gesehen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen?

Das ist wirklich hart und nicht klar, ob es so viel Spiel gibt. Lass mich sagen, ich kann ein gutes Beispiel geben. Mein Lieblingsbeispiel ist The Wizard of Oz. Es ist auf jeden Fall mein Lieblingsbeispiel. Wie viele von euch haben The Wizard of Oz gesehen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen?

Das ist wirklich hart und nicht klar, ob es so viel Spiel gibt. Lass mich sagen, ich kann ein gutes Beispiel geben. Mein Lieblingsbeispiel ist The Wizard of Oz. Es ist auf jeden Fall mein Lieblingsbeispiel. Wie viele von euch haben The Wizard of Oz gesehen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen?

Genau. Und in der Tat wird es noch seltsamer. Es gibt 30 Bücher. 14 von ihnen wurden von Frank Baum geschrieben. 15 von ihnen wurden von dieser Frau Ruth Plumlee Johnson geschrieben. Und der 15. Buch ist die Ausgabe eines riesigen Literariers, der es geschrieben hat. Frank Baum starb, während dieses Buch geschrieben wurde.

Genau. Und in der Tat wird es noch seltsamer. Es gibt 30 Bücher. 14 von ihnen wurden von Frank Baum geschrieben. 15 von ihnen wurden von dieser Frau Ruth Plumlee Johnson geschrieben. Und der 15. Buch ist die Ausgabe eines riesigen Literariers, der es geschrieben hat. Frank Baum starb, während dieses Buch geschrieben wurde.

Genau. Und in der Tat wird es noch seltsamer. Es gibt 30 Bücher. 14 von ihnen wurden von Frank Baum geschrieben. 15 von ihnen wurden von dieser Frau Ruth Plumlee Johnson geschrieben. Und der 15. Buch ist die Ausgabe eines riesigen Literariers, der es geschrieben hat. Frank Baum starb, während dieses Buch geschrieben wurde.

Und so haben die Literarier-Kritiker einen langen Zeitraum verbracht, um dieses Buch zu lesen. Und sie konnten es nicht akzeptieren. Und 2002 gab es ein Artikel, 2002, denkt euch an, wie früh das ist, ein Artikel in diesem Magazin, das sagt, ich habe NLP gemacht, und ihr lest die Analyse, und es ist so klar, mit 100% Aufmerksamkeit, dass der Algorithmus sieht, dass bis zum 12.

Und so haben die Literarier-Kritiker einen langen Zeitraum verbracht, um dieses Buch zu lesen. Und sie konnten es nicht akzeptieren. Und 2002 gab es ein Artikel, 2002, denkt euch an, wie früh das ist, ein Artikel in diesem Magazin, das sagt, ich habe NLP gemacht, und ihr lest die Analyse, und es ist so klar, mit 100% Aufmerksamkeit, dass der Algorithmus sieht, dass bis zum 12.