De fleste eksisterende modeller er intelligente imitatorer, ikke tenkere. De trenes isolert og brukes deretter som statiske artefakter. Det du beskriver er forskjellen mellom memorering og metakognisjon, og bransjen sitter fortsatt fast på førstnevnte. Inkrementell læring er ikke bare en teknisk oppgradering, det er et filosofisk skifte. Den behandler intelligens som et levende system, ikke et frosset datasett: Det er forskjellen mellom en vitende modell og en voksende modell RAG, finjustering, rask konstruksjon dette er smarte stillas, men de er fortsatt reaktive. Det vi trenger er proaktiv kognisjon: systemer som reviderer, tenker og reorienterer uten å omskolere. Fremtiden til AI handler ikke om å fremstå smart. Det handler om å være smart og tilpasse, utvikle og integrere innsikt, som et sinn i bevegelse. Dette er ikke bare et veikart. Det er et manifest. La oss bygge en intelligens som ikke bare består testen, den omskriver læreplanen.
Carlitosway
Carlitosway1. sep., 00:55
Tenk på AI som en student LLM-er er den typen som stapper til eksamen, og deretter fryser. De husker hva de studerte, men når testen er ferdig, slutter de å lære. Du kan bare gjøre dem smartere ved å sende dem tilbake for en ny runde med dyre klasser. Inkrementell læring er annerledes. Det er studenten som fortsetter å ta notater i løpet av livet, oppdaterer forståelsen hver dag og endrer hvordan de handler i det øyeblikket de lærer noe nytt. De består ikke bare eksamener, de vokser. Akkurat nå sitter det meste av AI fast i den første leiren. Det er derfor vi trenger RAG (Retrieval Augmented Generation), fine melodier, raske hacks og endeløst lappeteppe bare for å holde det nyttig. Det er gaffatape for en hjerne som ikke vil oppdatere seg selv. Med inkrementell læring trenger ikke AI plaster. Den tilpasser seg i sanntid. Den reviderer sin tro. Det kombinerer kunnskap med hver interaksjon. Systemer som er lettere, raskere og mer pålitelige. Intelligens som føles levende, mindre som et frossent øyeblikksbilde, mer som et sinn i bevegelse. Så det virkelige spørsmålet er ikke om AI høres smart ut i dag. Det er om den kan fortsette å lære i morgen.
1,03K