<html>
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    <meta content="text/html; charset=windows-1252"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    On 2016-03-10 18:26, William Flynn Wallace wrote:<br>
    <blockquote
cite="mid:CAO+xQEaPeQLvDHJ9XxqC8sVfjFtYwVkHhTcsPjh-8S4X8ZqV4A@mail.gmail.com"
      type="cite">
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;
        charset=windows-1252">
      <div dir="ltr">
        <div class="gmail_default" style="font-family:'comic sans
          ms',sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:12.8px">Anders:
             On page 29 I have some plots from Katja Grace's excellent
            review, which points out that algorithmic improvements
            typically produce pretty drastic jumps in capability, unlike
            the individual learning curve or the gradual collective
            improvement in chess.</span></div>
        <div class="gmail_default" style="font-family:'comic sans
          ms',sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:12.8px"><br>
          </span></div>
        <div class="gmail_default" style="font-family:'comic sans
          ms',sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><span
style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:12.8px">Anders,
            does this mean that an AI can exhibit insight learning? 
            That is, learning that proceeds through saltatory leaps - in
            humans we would call those aha moments - insight?  Or did
            the paragraph above say just that?  For a true insight curve
            it would have to start out rather flat (meaning no insight
            yet).</span></div>
      </div>
    </blockquote>
    <br>
    Nah, the page 29 diagram is what algorithms do over time as humans
    have insights and improve them. <br>
    <br>
    But actually, when you run some learning algorithms on some
    problems, you see jumps due to "insights" with flattish plateaus
    between. My favorite example is genetic algorithms like Avida on
    complex fitness landscapes - when they find good tricks they jump. <br>
    <br>
    Now, proper insight learning in AI is mainly something people are
    modelling rather than doing, as far as I know.<br>
    <br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Anders Sandberg
Future of Humanity Institute
Oxford Martin School
Oxford University</pre>
  </body>
</html>