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AI 教父 Yann LeCun 怒批：今天的大模型比猫还笨，光会预测文本根本没(mei)在推理！,Meta,人类,智能
当一大批杰出(chu)的技术专家告诉我们，我们即将拥(yong)有超(chao)越人类智能的计算机，甚至可(ke)能取代人类智能时，纽约大学教授、Meta 公司高(gao)级研究员、著名的 A.M.Turning 奖获得者(zhe) Yann LeCun 却积极争取成为人工智能热潮中最有资格的怀疑论者(zhe)。
LeCun 认为，人工智能实际上并没(mei)有达到智能化的边缘。大型语言模型仅仅证明了 “可(ke)以操纵语言，却不聪明”，它们永远不会带来真正的通用(yong)人工智能（AGI）。但他并不是一个完全的 AGI 怀疑论者(zhe)，他提到需要新的方法，如 Meta 的基础(chu)人工智能研究团队围(wei)绕消化真实世(shi)界视频(pin)所做(zuo)的工作。
在与《华尔街日报(bao)》的最新对话中，LeCun 阐(chan)述了这样的观(guan)点，并在回答关于人工智能变得足够聪明以至于对人类构成威胁的问题时打趣道：“你(ni)得原谅我的法语，但这完全是胡(hu)说八道。”
“现在的人工智能还不如猫”
LeCun 的工作经历以及他在最大的科技公司之一的最有成就的人工智能研究实验室中的地位，让 LeCun 的批评更有分量。
2019 年，LeCun 与 Hinton 和 Yoshua Bengio 一起获得了计算机科学领域的最高(gao)奖项 A.M. 图灵奖。该奖项表彰了他们在神经网络方面(mian)所做(zuo)的奠基性工作，神经网络是当今许多最强大的人工智能系统（从 OpenAI 的聊天机器人到自动驾驶汽车）的基础(chu)。如今，LeCun 继续与他的博士生一起在纽约大学发表论文，并作为 Meta 的首席 AI 科学家，负责(ze)监督世(shi)界上资金最雄厚的 AI 研究组织之一。
今年春天，他在社交平台(tai)上与马斯(si)克就科学研究的性质发生了激烈的争论，此前这位亿万富翁发帖宣传他自己的人工智能公司。
LeCun 还公开反对 Hinton 和 Bengio 一再警告人工智能对人类构成威胁。Bengio 说，他在许多话题上都同意 LeCun 的观(guan)点，但他们在是否可(ke)以信任公司确保未来的超(chao)级 AI 不会被人类恶意使用(yong)或产(chan)生恶意意图方面(mian)存在分歧。“我希望他是对的，但我认为我们不应该仅仅让公司之间的竞争和利润动机来保护公众和民主，”Bengio 说。“这就是为什么我认为我们需要政府的参与。”
LeCun 认为 AI 是一个强大的工具，并列举了许多例子来说明人工智能如何在 Meta 变得极其重要，并推动其规模和收入达到现在约 1.5 万亿美元的估值。“对 Meta 的影响(xiang)真的很大，”他说。与此同时，他坚(jian)信今天的 AI 在任何意义(yi)上都不是智能的，而且该领域的许多人，尤其是 AI 初(chu)创公司，已经准备好以他认为荒谬的方式(shi)推断其最新的发展。
如果 LeCun 的观(guan)点是正确的，那么对于当今最炙手可(ke)热的一些初(chu)创公司来说，这就意味着麻(ma)烦(fan)，更不用(yong)说那些在 AI 领域投入数百亿美元的科技巨(ju)头了。他们中的许多人都寄希望于这样一种(zhong)想法，即如今基于大型语言模型的 AI（如 OpenAI 的 ChatGPT）有望在短期内创造出(chu)所谓的 AGI，其在很大程度上远超(chao)人类的智能水平。
OpenAI 的 Sam Altman 上个月表示，我们可(ke)以在“几千天内”获得 AGI。马斯(si)克曾表示，这可(ke)能会在 2026 年之前发生。LeCun 认为，这样的讨论可(ke)能还为时过早。“在我看来，在'紧急弄清楚如何控制比我们聪明得多的 AI 系统'之前，我们需要先有一个比猫更聪明的系统设(she)计线索，”他在社交平台(tai)上表示。
在 LeCun 看来，猫科动物有物理世(shi)界的心智模型、持久记忆以及一定的推理能力和规划能力。而当今的 “前沿 ”人工智能，包括 Meta 公司制造的人工智能，都不具备这些特(te)质。
自 1986 年以来就认识 LeCun 的 Léon Bottou 表示，LeCun “固执己见”，也就是说，他愿意听取他人的意见，但一心一意地追(zhui)求他认为是构建人工智能的正确方法。Alexander Rives 曾是 LeCun 的博士生，后来创办了一家人工智能初(chu)创公司。Rives 说："他历来都能看到该领域在思考问题时存在的差距，并指出(chu)这一点。”
“今天的模型只是预测不会推理”
LeCun 认为真正的 AGI 是一个值得追(zhui)求的目标，Meta 也在为之努力。“在未来，当人们与他们的 AI 系统、智能眼镜或其他任何东西交谈时，我们需要这些 AI 系统基本上具备人类水平的特(te)征，真正拥(yong)有常(chang)识，表现得像人类助手一样。”
他表示，要创造出(chu)如此强大的人工智能，很可(ke)能需要几十年的时间，而今天的主流方法并不能实现这一目标。
大型语言模型和类似系统为生成式(shi)人工智能的蓬勃发展提供了动力，它们通过海量数据的训练来模仿人类的表达方式(shi)。随着每一代模型都变得更加强大，一些专家得出(chu)结论认为，只需投入更多芯片和数据来开发未来的人工智能，就能让它们变得越来越强大，最终达到或超(chao)过人类智能。这也是将大量投资建设(she)用(yong)于训练人工智能的专用(yong)芯片池背后的逻辑。
LeCun 认为，当今 AI 系统的问题在于它们的设(she)计方式(shi)，而不是它们的规模。无(wu)论科技巨(ju)头们在世(shi)界各(ge)地的数据中心塞进多少 GPU，今天的 AI 都不会给我们带来 AGI。他敢打赌，对以根本不同方式(shi)工作的 AI 进行研究将使我们走上通往人类水平智能的道路。这些假想的未来 AI 系统可(ke)以有多种(zhong)形式(shi)，FAIR 正在进行的消化现实世(shi)界视频(pin)的工作是目前让 LeCun 感到兴奋的项目之一。这个想法是通过从它吸收的视觉信息构建一个世(shi)界模型，创建以类似于婴儿动物的方式(shi)学习的模型。
“ChatGPT 和其他机器人所使用(yong)的大型语言模型，也许有一天只能在使用(yong)其他技术和算法构建的具有常(chang)识和人类能力的系统中发挥微不足道的作用(yong)。”LeCun 表示，今天的模型实际上只是在预测文本中的下一个单(dan)词。它们在这方面(mian)做(zuo)得如此出(chu)色，以至于骗过了我们。由于它们拥(yong)有巨(ju)大的记忆容量，它们看起来似乎在进行推理，但实际上只是在重复已经接受过训练的信息。
“我们已经习惯于认为，能够表达自己或操纵语言的人或实体就是聪明的，但事(shi)实并非如此。你(ni)可(ke)以操纵语言而不聪明，这基本上就是大型语言模型所展示的。”LeCun 说。
本文作者(zhe)：华卫，文章来源：InfoQ，原文标题：《AI 教父 Yann LeCun 怒批：今天的大模型比猫还笨，光会预测文本根本没(mei)在推理！》
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