Meta 人工智能主管杨立昆:大言语模型不会达到人类智能程度

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。

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