Искусственный интеллект (ИИ) не может достичь уровня разумности, если не сможет использовать ошибки для получения новых знаний. В отличие от человека, который вписывает ошибки в свой опыт, современные ИИ исправляют их, но не интегрируют в свою обучающую модель. Это подчеркивает ограничения существующих технологий в контексте их развития.
Современные ИИ применяют различные формы обратной связи, такие как функция потерь, вознаграждение и ошибка предсказания вознаграждения в обучении с подкреплением, а также человеческие оценки. Все эти сигналы функционируют в рамках одной и той же схемы числовой оптимизации, что ограничивает гибкость и адаптивность ИИ в обучении. Таким образом, ИИ не может полностью эволюционировать без способности учиться на своих ошибках.
Понимание этих ограничений важно для дальнейшего развития искусственного интеллекта. Если ИИ сможет интегрировать ошибки в свой опыт, это откроет новые горизонты для его применения и улучшения. Это также может привести к созданию более адаптивных и эффективных систем, способных к самосовершенствованию.