ai-understanding

一个真诚的问题：AI开发者是否真正理解他们的系统是如何运作的，以及所谓的无知是真实存在，还是仅仅是恐惧、不确定和怀疑（FUD）。

《时代》杂志强调世界模型是语言模型之外的AI理解的一步，介绍了在AMD的Advancing AI活动上与Odyssey的Oliver Cameron的对话。

Ilya Sutskever解释说，神经网络预测下一个词的能力需要真正的理解，而不仅仅是统计模式匹配，并且这类模型会从训练数据中学习人性。

仅限订阅者的圆桌讨论，来自《MIT科技评论》，探讨AI如何可能发展世界模型以理解物理世界。参与讨论的有主编Mat Honan、资深AI编辑Will Douglas Heaven和AI记者Grace Huckins。

对LLM“只是下一个词预测器”这一过于简单化的说法提出批判，认为大规模预测会诱导出有用的表示和能力，并且这种轻率的否定混淆了目标与学习系统。

一场哲学讨论，质疑AI模型是否真正“理解”，或者我们只是将类似人类的认知投射到模式匹配系统上，并引用了塞尔的中文房间、“随机鹦鹉”和GPT-4的表现。