据英国《金融时报》当地工夫 23 日报道，Meta 人工智能主管、首席人工智能科学家杨立昆（Yann Lecun）发表了对大言语模型本领的看法。杨立昆断言（asserted），尽管这些模型在某些任务中的表现令人印象深刻，但从根本上讲它们是无限的，永远没法达到像人类那样的智能程度 —— 具备进行推理和计划的本领。他指出，这类大言语模型的缺陷在于缺乏对逻辑的理解，对物理世界的掌握无限，没有持久记忆，没法推理，也没法进行分层计划。在追求人类程度的智能时，不要过分依赖于推进大言语模型。他认为，这些模型严重依赖已有的训练数据
据英国《金融时报》当地工夫 23 日报道，Meta 人工智能主管、首席人工智能科学家杨立昆（Yann Lecun）发表了对大言语模型本领的看法。
杨立昆断言（asserted），尽管这些模型在某些任务中的表现令人印象深刻，但从根本上讲它们是无限的，永远没法达到像人类那样的智能程度 —— 具备进行推理和计划的本领。
他指出，这类大言语模型的缺陷在于缺乏对逻辑的理解，对物理世界的掌握无限，没有持久记忆，没法推理，也没法进行分层计划。在追求人类程度的智能时，不要过分依赖于推进大言语模型。他认为，这些模型严重依赖已有的训练数据，因此 “本质上是不安全的”，因为它们只能在训练范围内提供准确的反应。
杨立昆主张从“根本上”改变方法，专注于开发全新一代的人工智能系统，旨在赋予呆板“人类程度”的智能。他承认这一愿景雄心壮志，但估计可能需要十年工夫才能实现。
IT之家注：杨立昆是法裔美国计算机科学家，曾获得 2018 年图灵奖，在呆板学习、计算机视觉、移动呆板人、计算神经科学等领域均有所建立。