文章摘要
【关 键 词】 人工智能、AGI预测、JEPA架构、自监督学习、物理世界理解
近期，人工智能领域的著名专家Yann LeCun提出了一个引人注目的观点，即人类水平的人工智能（AGI）可能在5到10年内实现，这一预测与他之前的观点相去甚远。LeCun强调，尽管他对AGI的到来时间有所改变，但他仍然认为当前的大型语言模型（LLM）架构无法实现AGI，而是需要一种全新的架构，即JEPA（联合嵌入预测架构），这种架构能够从周围世界进行学习。
LeCun认为，AI的核心问题在于建立对世界的更好心智模型，以减少错误和做出更理性的决策。他指出，智能是由大量简单元素相互连接形成的网络现象，而大脑通过改变神经元间的连接强度来学习。在AI的发展中，启发式编程和专家系统是关键，它们与搜索概念密切相关，能够在不进行穷尽搜索的情况下找到好的解决方案。
LeCun还讨论了自监督学习的重要性，这种学习方式不需要明确的输入输出，而是训练系统从输入生成输出，对自然语言理解的成功起到了关键作用。他提到，反向传播算法和卷积神经网络是AI领域的重要进展，它们分别解决了感知机的限制和图像识别问题。
尽管大语言模型在处理语言方面表现出色，但LeCun认为它们无法理解物理世界，因此不是通往AGI的路径。他提出的JEPA架构旨在通过视频学习世界运行规律，构建能够预测视频中接下来变化的系统，从而支持规划和推理。JEPA由六个模块组成，核心是世界模型模块，它能够根据感知模块的信息预测世界。这种架构的目标是更真实地模拟现实世界，解决当前系统的局限性，如幻觉和逻辑上的缺陷。
总的来说，LeCun的观点是，AGI需要的是一种能够从真实世界中学习并且可以进行分层规划的系统，而JEPA正是他心中能够实现这一目标的架构。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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