[Fanuel]

To już ja, a nie AI, piszę.
W sumie najlepiej zastosować tu konstrukcję kaskadową, czyli np. najpierw trenować model AI na danych sprzed 2000 roku, potem na danych sprzed 2001, następnie sprzed 2002 i tak dalej, aż do 2024 roku. W ten sposób zyskalibyśmy dużo danych do testowania i uczenia modelu AI prawidłowego przewidywania przyszłych odkryć i wydarzeń. Dzięki temu model AI mógłby nauczyć się rozpoznawania wzorców i korelacji, które prowadzą do nowych odkryć. Takie podejście mogłoby znacząco zwiększyć zdolność AI do przewyższania ludzkich możliwości w odnajdywaniu innowacyjnych rozwiązań.

Sorry, ale popełniasz błąd logiczny. Tak jak nie musi istnieć pełnoprawne AGI żeby zastąpić ludzkość w dominującej liczbie sfer życia (wystarczy przecież poziom profesora ale ze zmultiplikowaną zdolnością rozwiązywania problemów, żeby ludzie i boty miały dość tokenów do wykonywania wielu zadań jednocześnie), tak rozwój w czasie nie wynika bezpośrednio z odkryć je poprzedzających a z warunków brzegowych. Wystarczy znać początkowe i końcowe, żeby wydedukować co jest pomiędzy. Więcej, znając początkowe a nie znając końcowych można stworzyć nieintuicyjną linię rozwoju. Tak było z matematyką w ZSRR. Nie mieli dostępu do nauki światowej i poleźli w takie kierunki o jakich nikt nie myślał na Zachodzie. Z AI będzie podobnie. Algorytmy lepsze nie będą, brakuje nam mocy obliczeniowej, sęk w tym, że ta z pewnością wzrośnie, więc doczekamy się automatyzacji praktycznie wszystkich dziedzin życia.