蔣紫涵
2024-11-14 
AI教父YannLeCun怒批：今天的大模型比貓還笨，光會預測文本根本沒在推理！
當一大批杰出的技術專家告訴我們，我們即將擁有超越人類智能的計算機，甚至可能取代人類智能時，紐約大學教授、Meta 公司高級研究員、著名的 A.M.Turning 獎獲得者 Yann LeCun 卻積極爭取成為人工智能熱潮中最有資格的懷疑論者。
LeCun 認為，人工智能實際上并沒有達到智能化的邊緣。大型語言模型僅僅證明了 “可以操縱語言，卻不聰明”，它們永遠不會帶來真正的通用人工智能（AGI）。但他并不是一個完全的 AGI 懷疑論者，他提到需要新的方法，如 Meta 的基礎人工智能研究團隊圍繞消化真實世界視頻所做的工作。
在與《日報》的最新對話中，LeCun 闡述了這樣的觀點，并在回答關于人工智能變得足夠聰明以至于對人類構成威脅的問題時打趣道：“你得原諒我的法語，但這完全是胡說八道。”
“現在的人工智能還不如貓”LeCun 的工作經歷以及他在最大的科技公司之一的最有成就的人工智能研究實驗室中的地位，讓 LeCun 的批評更有分量。
2019 年，LeCun 與 Hinton 和 Yoshua Bengio 一起獲得了計算機科學領域的最高獎項 A.M. 圖靈獎。該獎項表彰了他們在神經網絡方面所做的奠基性工作，神經網絡是當今許多最強大的人工智能系統（從 OpenAI 的聊天機器人到自動駕駛汽車）的基礎。如今，LeCun 繼續與他的博士生一起在紐約大學發表論文，并作為 Meta 的首席 AI 科學家，負責監督世界上資金最雄厚的 AI 研究組織之一。
今年春天，他在社交平臺上與馬斯克就科學研究的性質發生了激烈的爭論，此前這位億萬富翁發帖宣傳他自己的人工智能公司。
LeCun 還公開反對 Hinton 和 Bengio 一再警告人工智能對人類構成威脅。Bengio 說，他在許多話題上都同意 LeCun 的觀點，但他們在是否可以信任公司確保未來的超級 AI 不會被人類惡意使用或產生惡意意圖方面存在分歧。“我希望他是對的，但我認為我們不應該僅僅讓公司之間的競爭和利潤動機來保護公眾和民主，”Bengio 說。“這就是為什么我認為我們需要政府的參與。”
LeCun 認為 AI 是一個強大的工具，并列舉了許多例子來說明人工智能如何在 Meta 變得極其重要，并推動其規模和收入達到現在約 1.5 萬億美元的估值。“對 Meta 的影響真的很大，”他說。與此同時，他堅信今天的 AI 在任何意義上都不是智能的，而且該領域的許多人，尤其是 AI 初創公司，已經準備好以他認為荒謬的方式推斷其最新的發展。
如果 LeCun 的觀點是正確的，那么對于當今最炙手可熱的一些初創公司來說，這就意味著麻煩，更不用說那些在 AI 領域投入數百億美元的科技巨頭了。他們中的許多人都寄希望于這樣一種想法，即如今基于大型語言模型的 AI（如 OpenAI 的 ChatGPT）有望在短期內創造出所謂的 AGI，其在很大程度上遠超人類的智能水平。
OpenAI 的 Sam Altman 上個月表示，我們可以在“幾千天內”獲得 AGI。馬斯克曾表示，這可能會在 2026 年之前發生。LeCun 認為，這樣的討論可能還為時過早。“在我看來，在'緊急弄清楚如何控制比我們聰明得多的 AI 系統'之前，我們需要先有一個比貓更聰明的系統設計線索，”他在社交平臺上表示。
在 LeCun 看來，貓科動物有物理世界的心智模型、持久記憶以及一定的推理能力和規劃能力。而當今的 “前沿 ”人工智能，包括 Meta 公司制造的人工智能，都不具備這些特質。
自 1986 年以來就認識 LeCun 的 Léon Bottou 表示，LeCun “固執己見”，也就是說，他愿意聽取他人的意見，但一心一意地追求他認為是構建人工智能的正確方法。Alexander Rives 曾是 LeCun 的博士生，后來創辦了一家人工智能初創公司。Rives 說："他歷來都能看到該領域在思考問題時存在的差距，并指出這一點。”
“今天的模型只是預測不會推理”LeCun 認為真正的 AGI 是一個值得追求的目標，Meta 也在為之努力。“在未來，當人們與他們的 AI 系統、智能眼鏡或其他任何東西交談時，我們需要這些 AI 系統基本上具備人類水平的特征，真正擁有常識，表現得像人類助手一樣。”
他表示，要創造出如此強大的人工智能，很可能需要幾十年的時間，而今天的主流方法并不能實現這一目標。
大型語言模型和類似系統為生成式人工智能的蓬勃發展提供了動力，它們通過海量數據的訓練來模仿人類的表達方式。隨著每一代模型都變得更加強大，一些專家得出結論認為，只需投入更多芯片和數據來開發未來的人工智能，就能讓它們變得越來越強大，最終達到或超過人類智能。這也是將大量投資建設用于訓練人工智能的專用芯片池背后的邏輯。
LeCun 認為，當今 AI 系統的問題在于它們的設計方式，而不是它們的規模。無論科技巨頭們在世界各地的數據中心塞進多少 GPU，今天的 AI 都不會給我們帶來 AGI。他敢打賭，對以根本不同方式工作的 AI 進行研究將使我們走上通往人類水平智能的道路。這些假想的未來 AI 系統可以有多種形式，FAIR 正在進行的消化現實世界視頻的工作是目前讓 LeCun 感到興奮的項目之一。這個想法是通過從它吸收的視覺信息構建一個世界模型，創建以類似于嬰兒動物的方式學習的模型。
“ChatGPT 和其他機器人所使用的大型語言模型，也許有一天只能在使用其他技術和算法構建的具有常識和人類能力的系統中發揮微不足道的作用。”LeCun 表示，今天的模型實際上只是在預測文本中的下一個單詞。它們在這方面做得如此出色，以至于騙過了我們。由于它們擁有巨大的記憶容量，它們看起來似乎在進行推理，但實際上只是在重復已經接受過訓練的信息。
“我們已經習慣于認為，能夠表達自己或操縱語言的人或實體就是聰明的，但事實并非如此。你可以操縱語言而不聰明，這基本上就是大型語言模型所展示的。”LeCun 說。
本文作者：華衛，文章來源：InfoQ，原文標題：《AI 教父 Yann LeCun 怒批：今天的大模型比貓還笨，光會預測文本根本沒在推理！》
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