Не могу не поделиться докладом Джона Кармака.

Здесь он рассказывает, как начал исследования в области AI в качестве независимого ученого. Прям как какой-нибудь средневековый чел, который просто возится с пробирками и линзами и вот этим всем. Без мегалабораторий, тысяч сотрудников и всего вот этого стаффа.

Он начал изучать, как агенты учатся играть в игры Atati 2600. И нашел несколько прикольных штук,

1️⃣ К примеру агенты плохо переносят знания между играми. То есть если агент учится играть в новую игру после предыдущей, то он показывает результаты хуже, чем если бы это делать с нуля. У людей это не так работает.

2️⃣ Еще он призывает добавлять задержки в процесс бенчмаркинга и обучения модели, так как люди в реальной жизни учатся играть именно с задержками (пока кадр обновится, пока сигнал дойдет итп), а текущие модели получают зачастую прямой сигнал от игры и разваливаются если добавить задержки.

3️⃣ Также он размышляет про добавление внутренней мотивации при обучении AI, так как в играх люди обычно тоже мотивируются сами. Да и в целом в жизни награды это не то что реально часто встречается и это лишь небольшая часть нашего обучения

Ну и в целом прикольно посмотреть, как размышляет чувак у которого есть деньги, время и знания заниматься независимыми исследованиями.

Джон Кармак как по мне один из немногих людей, кто сделал большую карьеру и не ёбнулся.

Человек попробовал себя в разном – сделал Doom, который теперь запускается везде начиная с трамвая, заканчивая умными отвертками. (но не процессоре байкал 🤪) А еще сделал Oculus и даже ракеты успел попроектировать.

Короче крутой чел. Остается только молиться омниссии, чтобы он не заходил в твиттер слишком часто