イマン・ミルザデ（Apple）がAIにおける知能と達成の比較とLLMへの批判について議論

Appleのイマン・ミルザデ氏は、AIにおける知能と達成の重要な違いについて議論し、彼のGSMSymbolic論文に焦点を当てています。彼は現在のAI研究を批判し、特に大規模言語モデル（LLM）の推論と知識表現における限界を強調しています。この議論では、ベンチマークで高いスコアを達成すること（達成）と、真の理解と推論能力を示すこと（知能）の違いが取り上げられる可能性が高いです。この記事は、AI開発で使用される理論的枠組みと研究方法論に焦点を当て、LLMの現在の限界を超える必要性を示唆しています。

• •イマン・ミルザデ氏は、AIにおける現在の達成指標への焦点を批判しています。
• •彼は、LLMの推論と知識表現における限界を強調しています。
• •この議論は、AIにおける改善された研究方法論と理論的枠組みの必要性を強調しています。