Jared Kaplan, az Anthropic társalapítója, saját karrierútján keresztül vezeti be a hallgatóságot az emberi szintű mesterséges intelligencia felé vezető útba. Megosztja, miként fordult a fizika világától az AI területéhez, és milyen hatást gyakorolt rá a fizikai gondolkodásmódja az adatvezérelt trendek felismerésében.
Az előadás központi témája a mesterséges intelligencia skálázása: bemutatja, miként fejlődnek a modellek a nagyobb adathalmazok és egyre komplexebb architektúrák alkalmazásával. Részletesen kifejti a jelenlegi mesterséges intelligencia modellek két alapvető tanítási fázisát – a pre-tréninget és a megerősítéses tanulást –, és rámutat, hogy a különböző képességek, például a hosszú távú feladatvégzés vagy a memóriakezelés, hogyan kapcsolódnak az egyre fejlettebb AI-hoz.
Kaplan kiemel néhány jelentős kérdést: például, hogy AI-val miként skálázhatók egzaktul mérhető trendek, milyen szerepet játszanak ezek a törvényszerűségek az általános mesterséges intelligencia felé vezető úton, és hol lehetnek még jelentős áttörések a szervezeti tudás, memória vagy szofisztikáltabb felügyeleti rendszerek terén.
Az előadás során felmerül az is, hogy az AI integrációja milyen gyorsasággal és milyen területeken robbanhat be – különösen a szoftverfejlesztés után a zöldmezős területeken. Érdekes aspektus, ahogy a modellek képességei egyre hosszabb távú, komplexebb, korábban egyedül csak ember által végezhető feladatokon mutatkoznak meg, vagy ahogy a humán és AI együttműködés új szervezeti és kutatási formákat eredményezhet.
Végül jelentős hangsúlyt fektet arra is, hogy az AI-kutatásban milyen alapvető, akár „naiv” kérdések viszik előre a fejlődést, és hogyan lehet a fizika eszköztárát – például a nagy rendszerek matematikai elemzését – a mesterséges intelligencia megértésére alkalmazni. Több témakör nyitott kérdés marad, mint például, hogy meddig tart a skálázási törvény, vagy hogy miben lehet a következő forradalmi áttörés.
