「苦い教訓」：AI開発のパラドックス

リッチ・サットンによる「苦い教訓」は、計算を活用する一般的な手法が最終的に最も効果的であると述べています。この記事では、囲碁、チェス、音声認識、コンピュータービジョンなどの分野におけるこの考え方の現れ、および企業アプリケーションにおける課題を探っています。大規模計算がいくつかの分野でブレークスルーをもたらす一方で、この記事はデータの質と明確に定義された目標の限界を強調し、効率的な専門的なモデルが汎用モデルを凌駕することがあること、計算資源が常に最適な解決策ではないことを主張しています。