Yann LeCun：生成模型不适合处理视频，AI得在抽象空间中进行预测

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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
【微 信 号】 almosthuman2014

文章摘要

【关 键 词】 视频数据、挑战、未来发展、因果关系、AI系统

这篇文章主要讨论了AI理解视频数据的挑战和未来发展方向。Yann LeCun和Daphne Koller在世界经济论坛的讨论中提到，当前的AI模型并不适合处理视频数据，因为它们需要学会在抽象的表征空间中预测，而不是在像素空间中。LeCun指出，视频数据量巨大，但目前的模型无法有效处理视频输入，因为它们无法理解视频中的因果关系。Koller认为，理解因果关系对于构建未来AI系统至关重要。LeCun还提到了构建基于世界模型的AI系统的潜在未来架构。

文章首先介绍了Yann LeCun和Daphne Koller在世界经济论坛的讨论，他们认为当前的AI模型并不适合处理视频数据，因为它们需要学会在抽象的表征空间中预测，而不是在像素空间中。LeCun指出，视频数据量巨大，但目前的模型无法有效处理视频输入，因为它们无法理解视频中的因果关系。Koller认为，理解因果关系对于构建未来AI系统至关重要。

LeCun还提到了构建基于世界模型的AI系统的潜在未来架构，这种系统可以理解世界、理解物理世界，可以规划、推理和理解因果关系。他认为，一旦搞清楚如何实现这一切，就不会有人还愿意用目前的方式。

总的来说，文章讨论了当前AI模型在处理视频数据方面的局限性，以及未来AI系统可能的发展方向，即构建基于世界模型的系统，使其能够理解视频数据中的因果关系。

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