Искусственный интеллект — это мыльный пузырь? Гари Маркус о шумихе вокруг GPT-5 и будущем ИИ.

Неужели OpenAI сделала НЕПРАВИЛЬНУЮ ставку?

Гэри Маркус утверждает, что OpenAI выбрала неверный подход, и пузырь ИИ реален. Мы разбираем, почему GPT-5 не оправдал ожиданий, где нарушается парадигма масштабирования и что действительно может привести нас к созданию ИИ общего назначения.

Гэри объясняет:

– Почему экономические показатели не сходятся для нынешнего ИИ
– Почему GPT-5 не так хорош, как ожидалось
– Основные ограничения LLM и почему парадигма масштабирования терпит неудачу
– Почему ИИ не отнимет вашу работу в ближайшем будущем
– Практический путь к ИИ общего назначения (гибридный/нейросимволический, модели мира)

Мы также обсуждаем, переоценивают или недооценивают инвесторы ИИ, какие реальные преимущества в производительности труда существуют и сколько времени потребуется, прежде чем ИИ действительно заменит рабочие места.


В этом эпизоде ​​обсуждались следующие источники:

– Гари Маркус, «Алгебраический разум: интеграция коннекционизма и когнитивной науки» (2001)
– Гари Маркус, «Глубокое обучение уперлось в стену» (Nautilus, 2022)
– Гари Маркус, «Следующее десятилетие в ИИ» (arXiv, 2020)
– Майк Дэш, «Тюльпаномания»

Как вы думаете, прав ли Гари — или мы только начинаем? Приведите одно убедительное доказательство в пользу той или иной точки зрения (ссылки приветствуются). Мы закрепим лучший ответ. Не забудьте поставить лайк и подписаться, чтобы получать больше откровенных разговоров об ИИ, технологиях и обществе.

Разделы

00:00 – ИИ в пузыре?

00:30 – Ажиотаж вокруг ИИ против реальности
01:10 – Запуск GPT-5: разочарование или прогресс?

03:50 – Может ли ИИ быть одновременно революцией и пузырем?

05:40 – Повышение производительности и ажиотаж вокруг инвестиций
08:00 – Гари Маркус присоединяется к обсуждению
09:30 – Почему Гари называет себя скептиком
11:15 – GPT-5 и пределы масштабирования
14:00 – Финансовая реальность больших языковых моделей
17:20 – «Глубокое обучение уперлось в стену»
19:00 – Почему галлюцинации не исчезнут
21:00 – Объяснение нейросимволического ИИ
24:00 – Создание моделей мира для ИИ
27:00 – Устойчивы ли оценки ИИ?

29:30 – Уроки тюльпаномании
31:30 – Заберет ли ИИ все наши рабочие места?

36:00 – Что ждет исследования в области ИИ в будущем
38:30 – Заключительные мысли

#OpenAI #GaryMarcus #ai #GPT5 #scaling #podcast