マイケル・I・ジョーダン、AIの先駆者：「AIの世界には少し誇りがあります」|テクノロジー

マイケルI.ジョーダン（1956年メリーランド州）は、数学者および認知科学博士です。彼の仕事は、ChatGPTや推奨システムなどのAIアプリケーションの起源にあります。今日、彼はバークレー校のカリフォルニア大学の名誉教授であり、パリのインリアの研究者ですが、彼は決して興味がありませんでした。彼の知識とその外部の視点は、あなたが十分な懐疑論で生成的なAIの誇大広告を観察することを可能にします。彼はちょうど入手しました BBVA財団賞の知識の境界 彼のキャリアのために。彼の名前では、彼は多くの冗談を受け入れません。ジョーダンはバスケットボールスターの成功の前にすでにMIT教授であり、今では活動的なままです。 「最初は楽しかったが、それから私は疲れた」と彼は言う。

聞く。 AIに誇大広告が多すぎますか？

答え。 誇大広告は止まりません。このテクノロジーを開発する人々は、それについて話し、外挿するのが大好きですが、少し誇りもあります。人類を進めるのは集団的な努力です。私たちは個別にそれほど賢くありません。これらの企業は強力なツールを開発していますが、床に横たわっているツールは少し前にあります。それは人間またはグループの手にある必要があります。それから興味深いことが起こり始めます。何かを解決しようとしている場合、新しい薬を見つけようとする場合、このツールは適切な場所を見てアドバイスをするのに役立ちます。気候の課題に直面する場合は、より良い予測を行うのに役立ちます。アートに行くと、新しいサウンドや接続を作成できます。しかし、それ自体では、彼らは問題を解決しません。

P. ChatGptのようなものが2年前に表示されると思っていましたか？

R. それは私が想像していたよりも優れています。 1990年以来、直接何も理解しようとせずに、単に何かをしているブルートフォースがあることが知られていました。最適化アルゴリズムにすべてを見つけて、膨大な量のデータでそれを行うようにしてください。これらのアイデアはすべて1990年に既に存在していました。現在の追加の成分は2つです。 [tarjetas gráficas]彼らは本当に彼に力を与えました。すべての材料をまとめると、突然それが本当に良くなります。 ChatGptについて考える正しい方法は、すべての人類の集合的な存在です。何億人もの人々、特にウィキペディアなどの良いことを書いた人々の一部が必要です。彼の知性の多くは、人々の貢献から来ています。

P. 今 Deepseekの中国モデルは壊れています。 彼らが言うように並外れたDeepseekの彼らの利点はありますか？

R. 私はそれを詳細に勉強していませんが、それらは重要だと思われます。に基づいて機能したアーキテクチャを考慮して、それは完全に驚くことではありません。 トランス レイヤーのレイヤーは、わずかに即興の方法で設計されています。多くの場合、ブルートフォースを使用して迅速に前進するだけで十分でした。しかし、それは、また機能するスマートなトリックやよりシンプルなアーキテクチャがないという意味ではありません。

P. 今のあなたの成功とはどういう意味ですか AIのシリコンバレーの優先順位については、 ソフトウェアおよびデータセンターへの莫大な投資を考慮していますか？

R. シリコンバレーは、生成的AIビジネスモデルと優れた言語モデルについてもっと考えるべきであり、前進するためのブルートフォースだけに依存するのではないと思います。

P. 人類の創設者、ダリオ・ア・アモデイ、 チャットボット クロード、 数日前にダボスで言った 2、3年後には、AIは「ほとんどすべての人間よりも優れている」。

R. 私はそれを信じません。その人はコンピューターサイエンス、言語学、または社会科学を勉強しませんでしたが、彼らの訓練は物理学でした。そして、物理学者は、宇宙がどのように機能するかについて多くの素晴らしいものを持っている傾向があります。しかし、彼らは人間の天才、特に集団の天才を過小評価していると思います。コンピューターはすでに特定のタイプの数学を私たちよりも優れています。彼らはまた、歌や、おそらく小説を書くこともできます。しかし、2、3年で、Dostoyevskiのような小説を書くとは思わない。彼の小説は、人間の状態について語り、共鳴します。なぜなら、彼らは著者の経験を反映しているからです。その一部は、多くの古いフレーズで次の単語を予測することで模倣することができますが、それは同じではありません。

P. ¿GoogleのDeepMindでは、ツールについてもっとありますか？

R. それは私には問題ないようです。私は企業間で区別をします。 DeepMindは、有用なツールを作成するため、最も生産的な企業の1つのようです。私はすべての詳細に従っているわけではありません。たぶん、彼らは「私たちは世界の問題を解決するつもりだ」というタイプのar慢さを持っていますが、彼らはそう言っていないと思います。彼らは可能な限り最高のツールを作成しようとします。しかし、AIの塔から世界のすべての知識を持ち、すべてを知っていると考える他のクレイジーな人々がいます。質問に対する答えが必要な場合は、それにアクセスして答えを与えます。それはもっともらしいことです。人間は文脈的で複雑な考えを持っています。そして、上部にあるその素晴らしいマシンは、それらすべてを知りません。一部のエンティティは私たちよりも賢くなると言うことは、それがあまり明確に定義されていないということです。

P. 彼は、エンティティが私たちよりも賢くなると述べていると述べています。

R. インテリジェンスには多くの形があります。私は市場の知性について話すのが好きです。それは多くの小さな決定で構成されています。これらの決定を下すために多くを知る必要はありませんが、インセンティブと特定の種類の接続を備えた適切な構造内のすべての決定に参加すると、信じられないほどの何かが生じます。その市場は驚くべきことをしています。トランザクションを安定させ、物事を利用可能にし、適応させます。それは、いずれの定義において、インテリジェントエンティティです。しかし、それは人間の知性ではなく、別のタイプの知性です。おそらく別の10形式の知性があります。

P. 誰かが言うとき 私たちが「知性を解決する」ことをすること、 何について話しますか？

R. それらすべてを解決するために？それらをカバーするメガインテリジェンスを作成するには？それはサイエンスフィクションのようであり、エンジニアや私のような科学者などの実用的なアプローチを持つ人々にとってあまり役に立たない。また、私たちがそのようなことを達成しようとしていると社会が考えるのに役立つとは思いません。社会は、私たちが非常に強力なツールを持っていること、そしてそれらを使用する創造的な方法を見つけることをより多くのことを考えるのに役立つと思います。この世界に到着した25歳の人々は、彼らの役割が舞台で踊る自律的なロボットを作ることだと信じています。いいえ、その役割は、たとえば、誰も車で死ぬことができるようにするフェデレーションとユナイテッドの自動車システムを開発することです。

P. そしてロボット 彼らがビールを出したと何を提示したのですか？

R. それは広報です。彼らはゲーム、おもちゃです。見てみましょう、それは深刻なエンジニアリングです、疑いの余地はありません。しかし、私はそれが特に良い道だとは思わない。繰り返しますが、彼らは人間を模倣し、それらをコピーして、したがって、それらを置き換えようとします。それがテクノロジーの主な目的であるべきではないと思います。それは人間を助け、私たちがあまりうまくいかないことをすることを許すべきであるべきです。私はそれらのロボットを批判しません、彼らは楽しませます。しかし、ロボットを炎に陥ったり火星に行ったりするのではなく、このテクノロジーに対するより良いアプローチとなる非常に多くの問題があります。

P.¿生成AIには、なぜ集合的で一般的な目的がないのですか？

R. 生成AIはセクシーです。彼は印象的なことをします。あなたは誰もがしていることを教え、自動的にスーパーテクノロジーがあると仮定します。結果：投資します！そして、これの多くは、資金調達ラウンドで1億を取得したいという願望によって推進されています。しかし、現実には、パッケージをある場所から別の場所に移動するなど、現実世界の問題を解決し、人々の安全性を保証したり、教育を改善したりするなど、それらの企業では、同じテーブルに座っている企業で、一緒に働いているという企業に入ると。これは、実際の問題を解決するためのエンジニアリングアプローチです。もちろん、特定のものに生成AIツールを使用しますが、億万長者の評価を得るためだけにツールの開発にすべての時間を費やすわけではありません。ほとんどの企業は何らかの生成を使用していますが、ビジネスモデルはそれを中心に展開していません。代わりに、これらの多く スタートアップ 彼らが生成的に開発し、非常に高い評価を達成することは、彼らが堅実なビジネスモデルを持っていないため、生き残れないでしょう。

P. 今日はそこにいますか？

R. はい、そして私は多くの経験があるので、私はすべてを知っていると言いたくありませんが Elon Muskは、5回のような自動運転車を約束しました。 毎年彼は言った：「私たちは今それらを持っているでしょう。」そして、彼はそれがどれほど難しいかを理解していなかったので成功していません。あなたはウェイモを持っていますが、これはこの点でより成功した会社だと思います。そして、サンフランシスコにはウェイモ車が働いていますが、簡単な方法で。彼らは比較的ゆっくりと動き、比較的安全であり、それは問題ありません。彼は時間をかけています。これらのタイプのエンジニアリングプロジェクトは、2年間で解決されるものではなく、むしろ10のプロジェクトです。そして、私たちは車について話していること。たとえば、人体や薬や気候物理学ほど複雑ではない。これらの問題のいずれかに入るとすぐに、絶対的な複雑さが多くのインポートを開始することに気付きます。

P. AIに取って代わられた仕事を失うことを恐れている人には何と言いますか？

R. 最初に、この議論ではもっと作業経済学者が必要だと思います。規制について話すとき、ヨーロッパには最初に規制を開始し、次に考えている習慣があります。それは非常に悪い考えです。まず、現象を理解する必要があります。次に、いくつかの規制を追加して、良いバランスを作成することを確認します。人々がそれを恐れているからといって、この制御アプローチはテクノロジーについて上にアプローチしますが、それは非常に悪い考えです。それはあなたがそれについて考えるべきではないという意味ではありません。明らかにいくつかの作品が消え、いくつかの作品を保護する必要があるかもしれません。プロセスを遅くする必要がある場合があります。作業が1、2年で消えた場合、速すぎます。しかし、10年かかる場合、それはより良いことです。それは、会話を聞いてそれを要約するなど、特定の仕事がそれらを行うことができることを調整して理解するための時間を与えます。あなたの夢が会議でメモを取る人になることであれば、彼は別のキャリアをよりよく考えています。

P. そして、AI時代に大学に入った若い男に何を言いますか？

R. コンピューターがすべてを行うので、彼らが数学を作るべきではないということは真実ではありません。新しい問題が発生し、それらは古いコンピューターの問題ではありません。コンピューターサイエンスには新しい問題が発生し、FortranまたはCでプログラムすることを学ぶことは試みられません。物事をより大きなシステムに統合しようとします。マシンはそれを単独で行いません。あなたが物事を統合する方法を構築して理解している人なら、多くの仕事があります。