Przekonanie, że do stworzenia świadomości wystarczą odpowiednie obliczenia, od dziesięcioleci kształtuje rozwój sztucznej inteligencji. Czołowi badacze umysłu ostrzegają jednak, że ta metafora może być fundamentalnym błędem.
Read More
Po lawinie wyników z OpenAI i Anthropic środowisko matematyczne przeżywa szok. Dan Margalit, szef wydziału matematyki Vanderbilt University, przekonuje, że maszyny nie zastępują ludzkiego intelektu, tylko od niego zależą.
Read More
OpenAI ogłosiło trzy wyniki z pogranicza informatyki, analizy harmonicznej i fizyki teoretycznej. Najwięcej emocji budzi rzekome obalenie hipotezy ETH, ale niezależnej weryfikacji na razie brakuje.
Read More
Thore Graepel, były badacz DeepMind, założył Metis Reasoning. Chce przenieść schemat AlphaGo na rozumowanie ogólne: wiedza ma trafić do zewnętrznego rejestru, a niezależny moduł sprawdzi każdy wniosek. Jak dotąd istnieje jednak tylko opis koncepcji.
Read More
Współzałożyciel Anthropic uważa, że rekurencyjne samodoskonalenie AI może stać się możliwe już w 2027 roku, a nie w 2028. Zmienił zdanie po lekturze wyników TasteVal, testu mierzącego, jak modele projektują eksperymenty i interpretują ich wyniki.
Read More
Eksperymentalny model BDH-CQ rozwiązał niemal 30 procent zadań z testu ARC-AGI-1, nie generując pośrednich kroków w języku naturalnym. Badanie pokazuje możliwości wewnętrznego przetwarzania, ale dotyczy wyspecjalizowanych łamigłówek.
Read More
Inicjatywa Shing-Tunga Yau łączy osiem instytucji i ma rozwijać modele matematyczne oraz maszynową weryfikację dowodów. W tle toczy się debata o wpływie sztucznej inteligencji na ludzkie rozumienie nauki.
Read More
System Google DeepMind rozstrzygnął zadania otwarte od kilkudziesięciu lat. Wyniki przeszły recenzję naukową, a dowody sprawdzano formalnie w języku Lean.
Read More
OpenAI opublikowało setki prac z deklarowanymi rozwiązaniami otwartych problemów matematycznych. Środowisko naukowe wskazuje jednak na nieczytelność części tekstów, konieczność żmudnego sprawdzania dowodów i nagłe zawirowania w planach badawczych.
Read More
Prestiżowa konferencja ICLR mierzy się z rekordowym napływem ponad 50 tysięcy zgłoszeń, które destabilizują proces weryfikacji prac naukowych. Masowe wykorzystanie AI przez autorów i recenzentów prowadzi do zjawiska „zjadania własnego ogona” przez system peer review.
Read More