[2024-10-14] 過去のAIと現在のLLM

 Appleの研究者が指摘するように、現在のLLMが高度な推論能力を完全に獲得しているとは言えないものの、それはLLMの進化の過程における一側面に過ぎません。過去のAIは、論理学や規則ベースのアプローチに依存し、特定の範囲では有効でしたが、柔軟性や適応力に乏しく、多様な現実世界の問題に十分に対応できませんでした。それに対し、LLMは膨大なデータを学習することで、言語理解や生成の分野で驚異的な進歩を遂げています。

さらに、LLMの成功は単なる「パターン認識」にとどまらず、従来のAIでは処理できなかった曖昧で複雑な情報にも対応できる点にあります。高度な推論能力の開発が必要だという指摘は正しいですが、それでも現在のLLMが一定の成功を収めていることは事実です。LLMは従来のAIの限界を克服しながら進化しており、今後もさらに真の数学的推論能力の獲得に向けて成長していく可能性を秘めています。

--- La IA del passat i els LLM actuals ---

Tal com assenyalen els investigadors d'Apple, tot i que els LLM actuals encara no han adquirit plenament capacitats avancades de raonament, aixo es nomes un aspecte dins del proces evolutiu dels LLM. La IA del passat es basava en enfocaments de logica i regles, que eren efectius en ambits especifics, pero mancaven de flexibilitat i capacitat d'adaptacio, i no podien abordar adequadament la diversitat dels problemes del mon real. En canvi, els LLM han fet un progres sorprenent en la comprensio i generacio del llenguatge a traves de l'aprenentatge de grans quantitats de dades.

A mes, l'exit dels LLM no es limita simplement al "reconeixement de patrons", sino que tambe rau en la seva capacitat per gestionar informacio ambigua i complexa, cosa que la IA tradicional no podia processar. Es cert que cal desenvolupar habilitats mes avancades de raonament, pero no es pot negar que els LLM actuals han aconseguit un exit notable. Els LLM estan superant les limitacions de la IA convencional i tenen el potencial de continuar evolucionant cap a l'adquisicio de veritables capacitats de raonament matematic en el futur.