LeCun最新专访：为什么物理世界终将成为LLM的「死穴」？

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【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-4-0125-preview
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【关 键 词】 LeCun、人工智能、AGI、开源、视频预测

本文主要讨论了人工智能领域的先锋人物Yann LeCun的观点和对未来人工智能发展的展望。LeCun在接受Lex Fridman播客采访时，分享了他对开源、LLM（大型语言模型）的局限性、AGI（通用人工智能）的道路、视频预测、强化学习、开源平台的重要性以及Meta的Llama 2和即将到来的Llama 3的看法。

LLM的局限性：LeCun认为，尽管LLM在某些方面有用，但它们缺乏理解物理世界、持久记忆、推理和计划的能力，这些是智能系统的基本特征。他强调，智能行为不仅仅是通过语言学习，而是通过观察和与现实世界的互动。

视频预测：LeCun提到，通过视频预测来构建对世界有深刻理解的模型是可能的，但目前的生成模型在处理视频方面存在困难，因为视频是高维的、连续的，而且信息丰富得多。他提到了使用潜在变量模型来增强系统的预测能力。

JEPA（联合嵌入预测架构）：LeCun介绍了JEPA，这是一种不同于LLM的架构，它不需要预测所有像素，而是预测输入的抽象表示，这样做不仅简单得多，而且还能让系统从本质上学习到世界的抽象表征。

强化学习：LeCun对强化学习持批评态度，认为其在采样方面效率非常低。他建议首先让系统从主要观察中学习世界和世界模型的良好表示。

开源：LeCun强调开源平台的重要性，认为这是拥有人工智能行业、拥有不存在独特偏见的人工智能系统的唯一方法。他提到Meta的商业模式并不会因为基础模型的开源分布而受到影响。

Llama 3：LeCun对即将到来的Llama 3表示兴奋，预期它将是对以前Llama版本的改进，更大、更好、多模态，并可能拥有能够进行推理和规划的规划系统。

AGI：LeCun认为AGI的到来将是一个循序渐进的过程，而不是一个突然发生的事件。他反对人工智能末日论者的观点，认为超级智能的出现不会导致人类的灭亡。

总的来说，LeCun对人工智能的未来持乐观态度，但他也指出了当前技术的局限性和面临的挑战。他强调了开源、自监督学习、视频预测和建立世界模型的重要性，以及在达到AGI之前需要克服的障碍。

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【原文作者】 机器之心
【作者简介】 专业的人工智能媒体和产业服务平台