David Ha，Stability AI 的战略主管，是当今 AI 领域顶尖人物之一。他曾在 Google 的 Brain 团队担任研究科学家，对进化和复杂系统特别感兴趣，他的研究探索了智能如何在有限资源约束下出现。在本期节目中，他讨论了开源模型的优势、将 AI 建模为一个涌现系统，为什么大型语言模型不擅长数学，以及更多内容！

🤔 **开源模型的优势：** David Ha 强调了开源模型的优势，认为它们能够促进更快的创新和协作。开源模型允许研究人员和开发者在更开放的环境中进行研究和实验，并能够更容易地分享和改进模型。这种开放性有助于推动 AI 技术的快速发展，并使更多人能够参与其中。

🤖 **将 AI 建模为一个涌现系统：** David Ha 认为 AI 应该被视为一个涌现系统，这意味着智能不是通过预先设定好的规则或算法产生的，而是通过复杂系统中各个组件之间的相互作用和协同而自然涌现的。这种观点强调了 AI 的复杂性和不可预测性，并为研究 AI 的发展提供了一种新的视角。

🧮 **大型语言模型不擅长数学：** David Ha 指出，当前的大型语言模型在处理数学问题方面表现不佳。这是因为它们通常依赖于统计模式识别，而数学推理需要更深层的逻辑和抽象能力。尽管大型语言模型在自然语言处理方面取得了显著进展，但它们在数学推理方面还有很大的提升空间。

🧠 **人工智能的未来：** David Ha 认为，未来的人工智能将更加注重与人类的合作，而不是取代人类。他提倡一种“半人马”方法，即人类和 AI 协同工作，利用各自的优势来解决问题。这种方法强调了人类的创造力和判断力在 AI 发展中的重要性。

📚 **书籍推荐：** David Ha 推荐了两本书，分别是《无限的开始：改变世界的解释》和《伟大无法计划：目标的神话》。这两本书分别探讨了科学和复杂系统，为理解 AI 的发展提供了更广泛的背景。

David Ha is the Head of Strategy at Stability AI, and one of the top minds working in AI today. He previously worked as a research scientist in the Brain team at Google. David is particularly interested in evolution and complex systems, and his research explores how intelligence may emerge from limited resource constraints. He joins the show to discuss the advantages of open-source models, modelling AI as an emergent system, why large language models are bad at maths and MUCH more! Important Links:

David’s website David’s Twitter Teaching Machines to Draw (2017) Weight Agnostic Neural Networks (2019)

Show Notes:

Why David joined Stability AI The advantages of open-source models We cannot predict the inventions of tomorrow Making memes with generative AI The centaur approach to AI An introduction to large language models The relationship between complex systems and resource constraints Large language models are bad at maths Modelling AI as an emergent system Understanding different perspectives MUCH more!

Books Mentioned:

The Beginning of Infinity: Explanations That Transform the World; by David Deutsch Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective; by Kenneth Stanley and Joel Lehman