このAIの波の主な解き放たれは、一般化された超知能ではなく、特定の問題領域に多くのリソースを効果的に注ぎ込む能力である可能性があります。 以前は、ほとんどのソリューションがソフトウェアエンジニアリングに還元され、追加資本で加速するのが難しいことで有名だったため、これは非常に困難でした。過剰な資金提供は歴史的に、優れたプロジェクトや会社を台無しにする素晴らしい方法でした。 ただし、これらのモデルは実際には普遍的な関数近似量です。また、業界として、私たちはトレーニング(事前と事後)に追加の資本を適用して、非常に幅広い領域(言語、科学、コード、数学、ロボット工学など)でますます優れたソリューションを得る能力を洗練させてきました。 これから一般的な超知能を持つ単一のモデルが生まれるかどうかは別として、その影響は非常に似ている可能性があります -- 問題のある領域に大量の資本を直接適用する体系化された方法です。 そして、その世界では、適切な問題を解決するための主な制限要因は、解決される問題の経済的価値です。あるいは、関係なくそれを解決しようとする集団的な意欲。