LeCun称目前AI还没有猫智能

LeCun称目前AI还没有猫智能LeCun认为提升AI能力需要新架构

拿到了诺贝尔物理学奖、化学奖之后，AI下一步要怎么发展？被誉为深度学习三巨头之一的LeCun有自己的看法。

Yann LeCun（杨立昆）目前担任纽约大学教授和Meta高级研究员，他在2018年和新晋诺贝尔物理学奖得主Hinton一起分享了图灵奖。对于目前的AI发展他有一些独特的见解，主要有以下两点：

1. 目前的AI还没有猫智能；“AI威胁太大”、“AGI即将到来”的说法都太夸张

LeCun认为，尽管今天的AI模型很有用，但不用说接近人类智能，它们离我们宠物的智能水平还有很大差距。

他曾在5月回应过一位OpenAI研究员：“在我看来，在‘急切地找出如何控制比我们聪明得多的AI系统’之前，我们需要有可以设计一个比家猫更聪明的系统的线索。”（图3）

他很喜欢用猫做比喻：猫对物理世界有心理模型、有持久的记忆、有一定的推理能力、还有规划能力。而今天所谓的“前沿”AI，包括Meta自己制造的AI都还做不到。

当看到Sam Altman、Elon Musk等人表示AGI即将到来、AI会变得过于强大对人类构成威胁时，他觉得这样的讨论还太早了。

2. “通用的人工智能”是一个值得追求的目标，但更智能的AI需要重新设计架构

LeCun认为真正的通用人工智能是一个值得追求的目标——这也是Meta正在努力实现的。

他表示，现在的模型实际上只是非常善于预测文本中的下一个单词，很多人都被这个表象蒙蔽了。由于AI巨大的内存容量，它们看起来似乎在推理，但实际上AI只是在输出已经训练过的信息。

对于理想中的AI，他是这样描述的：“在未来，当人们与AI系统、智能眼镜或其他任何设备交谈时，我们希望这些AI系统基本上具备人类级别的特征，真正拥有常识，可以像一个人类助手一样工作”

在LeCun看来，要想达到真正的人类水平的智能，我们必须研究出用完全不同的方式工作的AI。他目前最感兴趣的项目是FAIR正在研究的“世界模型”，即创建一种与婴儿类似的学习方式，可以理解现实世界的视觉信息并提高智能水平。

“我们经常会觉得能够表达自己或擅长说话的人是非常聪明的——但事实不是这样的，”LeCun 说。“你可以非常善于表达但并不聪明，这就是目前LLMs的基本情况。”