Tänapäeva tehisintellekti uurimustööde voog muudab silma paistmise keeruliseks, kuid üks hiljutine artikkel on sütitnud laialdase arutelu tööstuses. Startup-ettevõtja Suhail Doshi nimetas seda „kõige innustavamaks asjaks, mida olen viimase kahe aasta jooksul AI-al lugenud, ” samal ajal kui Anthropici kaasasutaja Jack Clark tõstis selle esile oma Import AI uudiskirjas, mida loevad laialdaselt AI teadlased. Google’i David Silver ja Kanada arvutiteadlane Richard Sutton on selle artikli autorid ning nad kuulutavad julgesti välja uue AI ajastu. Nad tuvastavad kaks varasemat modernset AI ajajärku: „Simulatsiooni Ajastu”, mida iseloomustab AlphaGo saavutus 2015. aastal, ületades inimest mängus Go, kasutades tugevdusõppe digitalsetes simulatsioonides; ning praegune „Inimeseandmete Ajastu”, mille algatas 2017. aasta artikkel „Attention Is All You Need”, mis treenis mudeleid suurel hulgal inimeste loodud internetiandmeid, mille tulemusena sündis OpenAI ChatGPT ja teised võimsad generatiivsed AI tööriistad. Simulatsiooni Ajastul õppis tehisintellekt miljardite simulatsioonimängude kaudu, mida soodustasid preemiad, võimaldades saavutusi nagu AlphaGo ja AlphaZero, kuid see piirdus selgelt määratletud ülesannetega ning ei suutnud lahendada laiemalt keerulisemaid probleeme. Inimeseandmete Ajal kasutab see suurandmekogusid inimeste loodud sisust, et treenida üldistavaid mudeleid, mis on võimelised mitmesugusteks ülesanneteks, kuid Silver ja Sutton väidavad, et see seob nüüd tehisintellekti „miinimumtasemega”, kuna agentid laiendavad ainult olemasolevat inimteadmist.

Plaaniliselt nõuab see aga tohutut kvaliteetsete inimandmete kättesaadavust ning nende puudus takistab edasist arengut, muutes selle kalliks ja keeruliseks. Nende ettepanekud tõid kaasa „Kogemuste Ajastu”, kus tehisintellekti mudelid loovad ise oma andmeid, suheldes reaalsusega, ületades andmekao ja liikudes kohti, kus kunstlik üldintellekt (AGI) saab tõeliselt välja areneda. Silver ja Sutton väidavad, et kogemuste põhjal loodud andmed ületavad inimloomingulised andmed nii mahu kui kvaliteedi poolest ning avavad võimalusi, mis ületavad iga inimese võimed. Seda võib mõista nagu last julgustada õppima ja avastama läbi reaalse maailma kogemuste, mitte passiivse tarbimise kaudu. Näited hõlmavad tervishoiuabilisi, mis kasutavad reaalseid tervisenäitajaid preemiana, haridussüsteeme, mis motiveerivad keeleõppimist eksamitulemuste kaudu, ning teadusagente, kes võitlevad kliimamuutuste vastu empiiriliste andmete kaudu. Selle lähenemise põhialuseks on tehisintellekti tugevdamise õppimine simulatsiooni ajast, kuid see liigub digitaalsest keskkonnast tegelikku maailma, pakkudes potentsiaalselt lõpmatult uut teavet. Autorid kritiseerivad praegust Inimeseandmete Aega, kuna see muudab agentid „heksagonaalseks” inimteadmiste peegeldajateks, kellel puudub võime iseseisvalt avastada uusi teadmisi. See peen väljakutse paistab suunatuna OpenAI domineerimisele, vihjates, et ainult kogemuste kaudu õppimise omaksvõtmine võib ületada olemasolevad piirangud. Selle artikli julge ja visiooniline lähenemine peegeldab kindlat usku tehisintellekti järgmisesse arenguetappi.