图灵奖得主LeCun：人类智能不是通用智能，下一代AI可能基于非生成式

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文章摘要

Meta首席AI科学家LeCun在最新播客节目中探讨了人工智能的未来发展方向，重点讨论了生成式AI的局限性以及下一代AI的潜在突破。他明确指出，人类智能并非通用智能，而是高度专业化的，这与当前对AGI（通用人工智能）的普遍认知形成鲜明对比。LeCun认为，AGI这一术语具有误导性，因为人类智能本质上是为解决特定生存问题而进化，而非真正的通用计算能力。

在谈到生成式AI时，LeCun指出，尽管生成式AI在某些领域（如编程助手）表现出色，但其技术演示与实际部署之间存在巨大鸿沟。他提到，过去七十年中，AI领域多次经历新范式的提出与失败，生成式AI可能面临类似的挑战。LeCun预测，下一代AI的突破可能基于非生成式模型，特别是那些能够理解物理世界、具备推理和规划能力的系统。

LeCun进一步强调，人类和动物的智能核心在于对物理世界的建模和行动规划，而非语言。他提出，未来的AI应具备类似的能力，包括理解物理规律、进行分层规划以及适应不确定性。他提到，当前的AI（如大语言模型）虽然在特定任务上表现出色，但无法解决从未见过的新问题，且缺乏真正的推理能力。

在谈到Meta的AI策略时，LeCun强调了开源的重要性。Meta的开源模型LLaMA系列不仅推动了AI生态系统的增长，还为学术界和企业提供了参与前沿研究的机会。他提到，开源是加速AI突破的关键，并指出DeepSeek等开源项目的成功证明了创新可以来自任何角落。

最后，LeCun讨论了智能眼镜作为AI技术落地的重要方向。他认为，未来的AI助手应具备全天候陪伴、多感官交互以及专业化分工的特点。他预见，开源AI将重塑整个行业格局，并促进成千上万种不同AI助手的开发，从而避免技术垄断并推动真正的创新。

总体而言，LeCun的观点为AI的未来发展提供了新的视角，强调了理解物理世界、推理能力和开源策略的重要性，同时指出了生成式AI的局限性以及非生成式模型的潜在突破。