文章摘要
【关 键 词】 AI怀疑、通用智能、心智模型、视频研究、AI挑战
纽约大学教授、Meta公司高级研究员、A.M. Turing奖获得者Yann LeCun对当前人工智能的发展持怀疑态度。他认为，尽管大型语言模型能够操纵语言，但它们并不聪明，也不会带来真正的通用人工智能（AGI）。LeCun并不是完全的AGI怀疑论者，他提出需要新的方法来实现AGI，例如Meta的基础人工智能研究团队正在研究的消化真实世界视频的方法。
LeCun在与《华尔街日报》的对话中表示，现在的人工智能还不如猫，因为猫具有物理世界的心智模型、持久记忆和推理能力，而当前的人工智能系统并不具备这些特质。他批评了AI初创公司和科技巨头对AI发展的错误推断，认为他们过于乐观地估计了基于大型语言模型的AI的潜力。
LeCun认为，要创造出真正的AGI，可能需要几十年的时间，而目前的主流方法无法实现这一目标。他指出，大型语言模型和类似系统的问题在于它们的设计方式，而不是规模。他预测，未来的AI系统可能需要采用根本不同的工作方式，例如通过消化现实世界视频来构建世界模型。
LeCun的观点对当前AI领域的一些初创公司和科技巨头构成了挑战，他们许多人都寄希望于基于大型语言模型的AI能够在短时间内创造出AGI。LeCun的批评和观点可能会对这些公司的发展方向和投资决策产生影响。
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【原文作者】 AI前线
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