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Meta首席AI科學(xué)家：抱歉 大語(yǔ)言模型無(wú)法達到人類(lèi)智力水平
大數據文摘受權轉載自頭部科技到底AI的智力能不能超越人類(lèi)？AI也許可以，但生成式AI恐怕不太可能。如果這一結論出自外行之口，我們一笑了之，但它出自Meta首席AI科學(xué)家Yann LeCun之口，那就值得好好傾聽(tīng)了。Yann LeCun認為，ChatGPT之類(lèi)的生成式人工智能都是由大語(yǔ)言模型驅動(dòng)的，它的推理和規劃能力無(wú)法達到人類(lèi)水平，如果想開(kāi)發(fā)真正具有超級智能的機器，人類(lèi)應該尋找別的方案。在Yann LeCun看來(lái)，大語(yǔ)言模型（LLM）在理解邏輯時(shí)能力受限，也無(wú)法理解物理世界，沒(méi)有永久記憶，不能在任何合理的術(shù)語(yǔ)定義中推理，無(wú)法做規劃。即使是普通人，只要對人工智能稍有了解，大多都會(huì )認同Yann LeCun的觀(guān)點(diǎn)。AI換條路有可能在10年內媲美人類(lèi)最近幾年，人工智能（尤其是生成式AI）突飛猛進(jìn)，它帶給人類(lèi)新的希望：“我們能用大語(yǔ)言模型打造出相當于人類(lèi)的智力?！钡玒ann LeCun認為人類(lèi)的這種希望脫離實(shí)際，很簡(jiǎn)單，現在的生成式AI給出正確回答是有前提的，也就是訓練AI的數據必須正確。雖然生成式AI的智力水平追不上人類(lèi)，但Yann LeCun相信只要改變方向還是有可能做到的。正因如此，Yann LeCun正在開(kāi)發(fā)新一代AI系統，它的智力水平有望媲美人類(lèi)，達成目標可能還要10年。
Meta已經(jīng)向大語(yǔ)言模型研究投入巨資，它正在努力追趕微軟OpenAI、谷歌等對手。Yann LeCun是Meta公司Fundamental AI Research實(shí)驗室的主導者，管理著(zhù)約500人組成的團隊。團隊的目標是開(kāi)發(fā)出能孕育常識的AI，它要像人類(lèi)一樣學(xué)著(zhù)了解世界的運行原理，這種AI也就是所謂的“世界模型（world modelling）”。愿景很美好，但風(fēng)險和成本都很高，餓狼一樣的投資者恐怕沒(méi)有多少耐心，他們希望AI投資能快速變成回報。
上個(gè)月Meta市值蒸發(fā)約2000億美元，因為扎克伯格準備增加開(kāi)支，要將社交巨頭變成世界領(lǐng)先的AI企業(yè)，投資者拋售股票，認為巨額投資在短期內無(wú)法帶來(lái)多少營(yíng)收。Yann LeCun說(shuō)：“我們認為，Meta處在下一代AI系統研發(fā)的最前端?！?/span>用大語(yǔ)言模型無(wú)法實(shí)現AGI幾乎所有美國科技巨頭都在努力開(kāi)發(fā)更強大的大語(yǔ)言模型，OpenAI也在朝著(zhù)AGI加速前進(jìn)。在過(guò)去一段時(shí)間里，OpenAI發(fā)布 GPT-4o，谷歌展示Project Astra，Meta推出新Llama 3模型。Meta全球事務(wù)主管Nick Clegg說(shuō)，最新的大語(yǔ)言模型在推理等方面有了顯著(zhù)進(jìn)步。例如，如果一個(gè)人頭痛、喉嚨痛、流鼻涕，AI會(huì )判斷他可能感冒了，也知道可能是過(guò)敏引起的。雖然大語(yǔ)言模型很熱鬧，但Yann LeCun仍提醒說(shuō)它是膚淺的，能力也存在局限，只有工程師介入，用特定數據訓練，它才會(huì )在指定范圍內學(xué)習，這種AI并不像人類(lèi)，人類(lèi)會(huì )以有機的形式得出結論。
Yann LeCun稱(chēng)：“看起來(lái)大語(yǔ)言模型AI可以像人類(lèi)一樣推理，但它大多時(shí)候只是在利用已經(jīng)積累的知識，這些知識來(lái)自訓練數據。大語(yǔ)言模型的確有用，但局限性也很大?！?/span>為了開(kāi)發(fā)出AGI，谷歌DeepMind也在尋找替代方案，它應該也知道大語(yǔ)言模型存在局限性。增強學(xué)習也許是不錯的選擇，AI代理可以在游戲一樣的虛擬環(huán)境中學(xué)習。DeepMind創(chuàng )始人Demis Hassabis認為，大語(yǔ)言模型無(wú)法理解空間環(huán)境，因此實(shí)用性受到嚴重限制。世界模型帶來(lái)希望Fundamental AI Research實(shí)驗室于2013年設立，2023年Meta又設立了GenAI團隊，由首席產(chǎn)品官Chris Cox領(lǐng)導。GenAI團隊從Fundamental AI Research實(shí)驗室挖了許多人，它主導開(kāi)發(fā)了Llama 3并將該模型植入眾多產(chǎn)品。為什么要創(chuàng )建GenAI？主要是因為部分人認為Fundamental AI Research實(shí)驗室充滿(mǎn)學(xué)術(shù)文化，正是這種文化導致Meta在A(yíng)I領(lǐng)域慢了一步，在投資者的壓力下，扎克伯格希望能早早讓AI商業(yè)應用落地。當然，Yann LeCun并沒(méi)有被冷落，他仍然是扎克伯格的核心顧問(wèn)之一，而且Yann LeCun之前在A(yíng)I領(lǐng)域建樹(shù)頗多，還拿過(guò)圖靈獎，成就有目共睹。
Yann LeCun稱(chēng)：“Fundamental AI Research實(shí)驗室的長(cháng)遠目標是打造可以媲美人類(lèi)的AI，GenAI專(zhuān)注于有明顯路線(xiàn)的目標?！?/span>他還說(shuō)：“如何實(shí)現AGI不是產(chǎn)品設計問(wèn)題，不是技術(shù)開(kāi)發(fā)問(wèn)題，更多還是科學(xué)問(wèn)題?！?/span>2022年Yann LeCun發(fā)表論文，談及“世界模型”愿景，之后Meta根據這一路徑開(kāi)發(fā)了兩款模型。Yann LeCun稱(chēng)，Fundamental AI Research實(shí)驗室正在嘗試不同的路線(xiàn)，以求開(kāi)發(fā)出人類(lèi)等級的AI，之所以多管齊下，主要是因為不確定性太多，不知道哪條路線(xiàn)能成功。
在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，團隊會(huì )用超長(cháng)視頻訓練AI系統，視頻會(huì )刻意漏掉一些幀，讓AI預測將會(huì )發(fā)生什么。人類(lèi)孩子年幼時(shí)也會(huì )通過(guò)被動(dòng)觀(guān)察周?chē)澜鐏?lái)學(xué)習。Yann LeCun稱(chēng)，實(shí)驗室正在開(kāi)發(fā)一套通用文本編碼系統，它可以處理文本中知識的抽象表達，這種技術(shù)能用來(lái)理解視頻和音頻。不斷批判當今的AI路線(xiàn)有人對Yann LeCun的理論保持懷疑，認為它不一定可行。Tulane大學(xué)計算機副教授A(yíng)ron Culotta認為，如何讓AI具備常識一直都是無(wú)法解決的難題，要讓AI模型學(xué)會(huì )因果推論也是挑戰，所以AI總是會(huì )出現無(wú)法預料的錯誤。多年來(lái)，Yann LeCun不斷發(fā)聲，認定按現在的路線(xiàn)走下去AI不可能達到人類(lèi)水平，甚至連貓的智力都不如，但他也一直相信最終AI會(huì )進(jìn)化到AGI。馬斯克曾樂(lè )觀(guān)宣稱(chēng)，2026年之前AI就會(huì )變得比人還聰明。馬斯克的言論一向激進(jìn)，參考價(jià)值不高。
Yann LeCun反駁馬斯克稱(chēng)：“最終機器會(huì )超越人類(lèi)智力，但還需要一些時(shí)間。它并非近在眼前，也不是像我的朋友馬斯克所說(shuō)的那樣明年就會(huì )實(shí)現?！?/span>至今為止，雖然付出很多，但Fundamental AI Research實(shí)驗室仍然無(wú)法證明它已經(jīng)可以與DeepMind等知名研究團隊抗衡。正因為沒(méi)有拿出突破性成果，所以才會(huì )有很多人認為L(cháng)eCun的理論太過(guò)遙遠，看不到可行性。從長(cháng)遠看，LeCun相信AI代理將會(huì )出現，人類(lèi)可以通過(guò)穿戴技術(shù)與AI代理交流。他始終認為：“如果想讓AI變得實(shí)用，必須讓它具備相當于人類(lèi)等級的智力?！?/span>希望LeCun能早點(diǎn)找到通往AGI的正確路線(xiàn)。
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