Tôi rất ngạc nhiên về Ilya. Anh ấy đã xác định một số khía cạnh chính của trí tuệ mà hầu như không có trong cuộc thảo luận phổ biến về AI. Những điều này là: 1. Trí tuệ là khả năng học hỏi chứ không phải là biết nhiều điều. Mục tiêu đúng đắn là một hệ thống có thể học hỏi từ kinh nghiệm trong quá trình triển khai. 2. Cần có một hàm giá trị để học hỏi hiệu quả như con người. Nó có thể cung cấp phản hồi dày đặc (học TD) trong trường hợp không có phần thưởng. Cả hai điều này đều cần thiết và khả thi. Một nút thắt chính là chúng ta không có các thuật toán có thể học hỏi một cách đáng tin cậy với lượng tính toán tương tự như suy diễn. Những thuật toán như vậy là cần thiết nếu chúng ta muốn học hỏi liên tục. Tôi nghĩ chúng ta đang gần đến điều đó. Chúng ta chỉ không có đủ người làm việc để tìm ra những thuật toán này. Tôi cũng vui mừng khi Ilya thừa nhận rằng để tiến bộ, chúng ta cần nhiều ý tưởng hơn chứ không chỉ là nhiều tính toán hơn. Tôi dự đoán rằng những cải tiến thuật toán chính có thể được thực hiện với một lượng tính toán tương đối nhỏ. Một vài GPU với nhiều lõi CUDA (5090 hoặc tốt hơn) mỗi người, hoặc một vài CPU đa lõi hiện đại (9995 WX hoặc tốt hơn) mỗi người, là đủ để tìm ra thuật toán đúng. Các cuộc trình diễn quy mô lớn chỉ quan trọng để thuyết phục phần còn lại của thế giới rằng bạn đã tìm ra công thức đúng cho việc học. *Tensor Cores không đủ linh hoạt để thử nghiệm các ý tưởng mới một cách nhanh chóng.