Giambattista Parascandolo、Openaiのイタリアの数学者であるMachinesに考えるように教えている

時々、世界を変えるために、考えて止めてください。これは、Openaiが開発した新しい人工知能モデルが行ったものです。最後のものは呼ばれます O3 そして、それは推論モデルです。 chatgpt-4と比較して、即時の答えはありません。時間がかかります。反映、間違って、修正、改善します。そして良いニュースは、若いイタリアの研究者が彼に考えるように教えているということです。モンテッソーリ法で最大5年間育てられた彼は、今日で人工知能モデルに適用される基盤を学びました。

彼は、33歳の数学者、フィンランドの専門家である3年の数学者、33歳のジャンバッティスタパラスカンドロであり、チンギンガのマックスプランク研究所とチューリッヒの小屋での機械学習の博士号です。 4年前、会社がまだ150人の小さな研究のスタートアップだったオープンアライに参加した最初のイタリア人でした。今日、ほぼ2000年があり、それは世界中で歴史上最も資本化された民間企業の1つです。

Parascandoloは、一般的な人工知能とエポーチャルのターニングポイントとして定義された推論モデルに取り組むチームを推進しています。最初の可能な答えを提供するためではなく、停止して考えるように設計されたモデル。 「ダンテは書くのに15年かかりました 神のコメディ。彼が1か月の締め切りがあった場合、同じ仕事が出てこなかったでしょう。彼はその年に何をしましたか？彼は考え、ドラフトを書いて、彼らを修正し、それについて考え、彼は自分のステップに戻った。ここでは、これらのモデルは次のように機能します。彼らが考えるほど、より良い答えを提供します。そして、彼らの考えは読むことができます。マウスで渡すだけです。現れて消えます。彼らは言う：「待って、これはもっとよく言うことができる」と言う。 「その計算と呼ばせてください。」 「ユーザーはそれを尋ねます…私はすべてが理にかなっていることを確認しなければなりません。」それらを読んで、あなたはそれらが人間の考えに驚くほど似ていることに気づきます»。

科学者、パラスカンドロは技術的な基盤を開発し、これらのモデルが世界中で考えることを学んだようにしました。

RAIジャーナリストの息子であるRai Parascandoloの息子であるRomanoは、Rai Educationalの元ディレクターであり文化ドキュメンタリーのディレクターであるGiambattistaは、モンテッソーリ法で成長します。 「私の両親から、私は学習と探検の価値を理解しました。モンテッソーリ保育園では、構造化された環境での自由、創造性に基づいた教育を受けました。私は2つの方法をまとめました。今日、私たちは彼らがそれを単独で行うことができるように環境を作成することを教えません」。

彼の話を聞くのは不思議です。 Giambattistaは、カリフォルニア州知事または上院議員にOpenaiで何をしているかを説明するためにしばしば送られます。彼はシリコンバレーに行くイタリアの代表団に会います。これは、これらのツールの可能性と将来の可能性を示しています。 「これらのシステムを改善し続けるために、すべての材料が手にあります。それが継続的な進歩になると楽観的です。それは本当の冒険であり続けていますが、私は強い責任感を持ってすべてを生きています」

心がどのように機能するかについて、ためらうことは子供の頃から興味があります。 「私はいつも自分が誰なのか、何が欲しいのか、なぜ、なぜ…哲学的な答えを探していなかった。彼は神経科学者で作家のオリバー・サックの本を読み始めました。数学はフィンランドのエラスムスになります。

「私は23歳でした。人工ニューラルネットワークは、ますます強力な新世代のハードウェアのおかげで機能し始めました。そこには、数学を犠牲にすることなく心を研究する方法があることを理解していました。」その時点で、彼はすべての研究を人工知能に向けることにしましたが、AIに関する構造化されたトレーニングはまだありませんでした。そこで彼は、インターネットを介した大学のレッスンに従って、自己の攻撃として勉強し始めます。

「当時、ニューラルネットワークを教えた教授はほとんどいませんでした。しかし、一部の教授はオンラインコースを読み込んでいました。」彼は勉強し、deepmindに入ることを目指しています。 「AGIに真剣に取り組んだのは唯一の会社でした。しかし、雇われるために博士号を取得しました。それで、私はスイスとドイツの間でコンピューターサイエンスとAIの博士号を取得しました」。コースでは、彼は2つの内部を取ります。1つは2018年にPalo AltoからGoogle Xへ、もう1つは2019年にロンドンで同じDeepmindにあります。その後、彼は博士号を締めくくりますが、パンデミックが到着し、企業は雇用を一時停止します。したがって、それまでの間、それはボストンのMITの教授としての地位に適用され、ニューラルネットワークの推論に関する研究プログラムをもたらします。そしてここで彼は古い学校の困惑と衝突し始めます。 「私は20のインタビューのようなことをしました。私は終わりに到達しましたが、私の研究は納得しませんでした。何人かの教授は私に、Veinは意味がありませんでした。ニューラルネットワークは将来のない合格ファッションでした。それは非常に教育的な経験でした。

パラダイムの変更が検証されており、誰もが準備ができているわけではありませんでした。 「論理ルールに基づいて、したがって標準コードに基づいて、まったく異なるアプローチを備えた人工知能の最初の波がありました。しかし、正しい方法はコードに知能を入れることではなく、非常に長い間、人工的なニューラルネットワークがあまり機能しませんでした。

しかし、MITを拒否しても、道は閉まりません。それどころか。 Covid Passが、企業が引き継ぎ始め、Giambattistaで博士号を終了し、2つのオファーが到着します。1つはDeepmindから、もう1つはサンフランシスコの宮殿バーでのスタートアップであるものからのみでした：Openai。 「私はアメリカで何が起こっているのかを見に行くことにしました。彼らはGPT-3を公開したばかりでした。私が到着したとき、私が到着したとき、私がSan Franciscoに小さなオフィスを持っていましたが、エネルギーは信じられないほどでした」。 4年後、同社は世界中に14の場所があり、毎週5億人以上のアクティブユーザーがある巨人になりました。

モデルの推論に取り組むということはどういう意味ですか？ 「私たちは彼がしなければならないことを車に伝えません。彼が一人で学ぶことができるように環境を構築します。これは強化によって学習と呼ばれます。古典的なデータでAIを訓練する代わりに、自分で学ぶことができるようにできる限り興味深い環境を作成します。ミスを試して、モンテッソーリの方法に少し似ています。 「時々、廊下でチャットをしています。」 Appleの最大の成功を担当する元デザイナーによって設立されたスタートアップ「I」、Jonathan Ive人間と人工知能の関係を再定義することを目的として、彼は答えます：「私は私の直接的な研究分野の外側の外に何も知りません。私はデバイスではなく、推論に取り組んでいます」。それから笑顔。両親の：「彼らは非常に情熱的で、毎日ChatGptを使用しています」。イタリアの：「私たちの大学教育は理論的すぎます。幼い頃から計画することを学ぶべきです。とりわけ、プログラミングは非常に楽しいことです。大学に行くまで計画を聞いたことはありません。

私たちも学ぶことができる人工知能について何を学びましたか？ほぼ2分間沈黙しています。彼はそれについて考えています。それから彼は冗談を言った。 「推論が重要です」。そして、彼は言います：「私たち人間は一般的に犯す多くの間違いがあります。時々、十分に反映することなく、あまりにも速く反応します。または、列の乗算中に兆候を忘れます。ここでは、人工知能もほぼ同じエラーを犯していることを見るのは興味深いです。今ではない場合、いつそれを決定することで学習できるかを十分に評価してください。