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AI界当代最著名钜子众所周知、META的AI实验室灵魂人物Yann LeCun，长期致力于让电脑对当今世界的运行经营理念有此基础了解，也是让AI赢得基本常识。LeCun过去的做法，是用音频唱段训练数学数学模型，让AI逐一画素地预测日常生活公益活动音频下一格将会出现啥。不出乎意料地，他他们宣称这途径撞上了砖块。在数月到一年半之间的思索后，LeCun对新一代AI有了捷伊想法。

AI新方向

在《MIT信息技术评论》的采访中，LeCun描画出他的新研究方向，称这般会给电脑赋予探索当今世界的基本常识此基础。对LeCun而言，这是打造AGI（通用人工智慧化）的第一步。能像人那样思索的电脑，在AI业界诞生时是规范性蓝图，同时也是争议最小的经营理念众所周知。不过LeCun的新方向或许还很不完整，惹来的疑点可能将比赢得的答案还要多。最小的疑点在于，LeCun他们宣称了他还不知道如何制出他们所描述的那种AI。此方向的核心理念是个能以与之前不同方式检视、学习交互式当今世界的数学数学模型。LeCun终于放弃了让AI逐一画素猜下一格音频，只让捷伊数学数学模型专业委员会完成任务必不可少的关键知识。

然后LeCun打算将这个数学数学模型与另一个被称为「实用性器」的数学数学模型张佩佩。「实用性器」兼管决定哪些技术细节是主数学数学模型必须专业委员会的、并若非来自动调节主系统。91y一键充值

对LeCun来说，AGI是人类文明与今后信息技术交互的必不可少部分。当然此展望和他下注Silvange富翁搞元宇宙的老东家Meta公司大相迳庭。LeCun说，在10-15年间，取代现在智能化手机地位的将是AR隐形眼镜。AR隐形眼镜上就必不可少能辅助人类文明日常生活公益活动的交互式智能化副手。如果这些副手要起最小作用，那必然多多少少要跟上大脑智能化才行。

「当今世界数学模型」是AGI核心理念

LeCun最近热衷于的「当今世界数学模型」，按他说是绝大多数鸟类大脑的此基础运行模式：为交互式当今世界跑个模拟。鸟类从幼年时期开始就用估计-纠错方式来生长发育智能化。幼孩们从对交互式当今世界的运动与磨难，在生命的前几个月就生长发育出了智能化的此基础。

观察一个陀螺掉个若干次，普通婴儿即使回不来过此基础魏扶、段小宇开普勒三定律，也对重力的存在与运作有此基础知觉。

所以这种Beine/默会性逻辑推理，被普通人称作「基本常识」。人类文明是通过基本常识来知觉交互式当今世界的绝大多数可能将今后与不可能将幻想，来预知他们的行为后果并据此做出决策。这般的人智既不须要画素级精确技术细节，也不须要完整的物理学参数库。即使有人没有视力、或者是个青壮年，那样可以正常发挥智能化。

但教电脑专业委员会基本常识就很难。当下的数学数学模型要被展示数千次示例后，才能开始模糊发现内含规律模式。91y一键充值

LeCun表示，智能化的此基础是预测即刻今后的基本常识能力。不过在放弃让AI逐画素预测后，LeCun表示要换个思路。

LeCun打了个比方：想象下你捏根钢笔悬空放手，基本常识告诉你这根钢笔必然会坠落，但掉落的精确位置则不在人智预测范围内。按过去的AI开发模式，AI要跑复杂的物理学数学模型，来预测钢笔是否会坠落、同时求得坠落的精确位置。

现在LeCun努力让AI只预测出钢笔会坠落的基本常识结论，至于精确位置不在求解范围内。

LeCun说这是「当今世界数学模型」的基本模式。

LeCun表示他已经制出了可以完成此基础客体识别的「当今世界数学模型」早期版本，现在在致力于训练它专业委员会上述基本常识性预测。

不过「实用性器」在此中的功用，LeCun说他们还没搞明白。

LeCun想象中的「实用性器」AI，是整个AGI系统的控制元件。它将要决定「当今世界数学模型」在任何时刻须要做出何等基本常识性预测、并调适「当今世界数学模型」为此该处理的技术细节数据。LeCun现在坚信「实用性器」必不可少，但不知道怎么训练一个数学数学模型来做到这效果。「我们须要摸索出可行的技术清单来，而这个清单现在还不存在。」在LeCun的蓝图中，「实用性器」和「当今世界数学模型」是今后AGI此基础知觉架构的两大核心理念部分，在此之上才能发展出感知当今世界的知觉数学模型、驱使AI调整行为的激励数学模型等等。LeCun称，这般数学数学模型就能做到每部分都在成功模拟大脑。比如「实用性器」和「当今世界数学模型」起了前额叶的作用，激励数学模型是AI的杏仁体，等等。91y一键充值

知觉架构、不同层面技术细节的预测数学模型，这些都是多年来业界中既有的一派观点。不过当深度学习成为AI业界主流后，很多此类老点子就显得过时。

现在LeCun重拾传统智慧：「AI研究界把这些东西忘掉好多了。」

大数学模型和强化学习都是死路

之所以重走旧路，是因为LeCun坚信现在的业界主流方向已经走进死胡同。关于如何做出AGI来，现在AI业界有两种主流观点。一是很多研究者坚信到搞出乌龙的方向：就像OpenAI家的GPT系列和DALL-E系列那样，数学模型越大越好，大到超过临界点，AI就觉醒人智了。二是强化学习：不断地纠错，并按纠错结果奖惩AI。这是DeepMind家做各种棋牌AI、游戏AI的路数。这种方向的信徒认为，只要奖励激励设定对头，强化学习终将制出真正AGI。Lecun表示在座的两种人都是垃圾：「无限扩张现有大语言数学模型的量级，最后就能做出人类文明水平的AI？这种荒唐论调，我一秒钟都没信过。这些数学模型就只能单纯捯饬各种文本与图像数据，完全没有交互式当今世界的直接体验。」「强化学习要用巨量数据才能训练数学模型执行最简单任务，我不认为这种办法有机会做出AGI来。」91y一键充值

业内人对LeCun的观点有支持也有反对。如果LeCun的蓝图实现，AI将会成为不亚于互联网的新一代此基础高性能技术。但他的声张并不包括自家数学模型的性能、激励机制、控制机制等等。

不过这些缺陷都是小事，因为不管褒贬，业内人士一致认为要面临这些短板还是久远以后的事。因为即使LeCun也没法在当下马上做出AGI来。Lecun他们也表示宣称此形势，他称他们只希望为捷伊理论方向播种、让后来者于此此基础上建构出成果。「达到此目标，须要太多人付出太多努力。我现在提出这些，只是因为我认为这条路才是最终的正路。」即使做不到这点，LeCun也希望说服同行不要单单死盯着大数学模型和强化学习，最好打开思路。「我讨厌看到大家浪费时间。」

业界反应：褒贬皆有

另外一名AI界泰斗、与LeCun交情好的Yoshua Bengio表示乐见老友圆梦。「Yann说这些已经说了有日子了，不过看到他整全性地把各种言说归纳到一处，我还是蛮高兴的。然而这些只是研究方向申请而非结果呈报，大家通常只在私底下分享这些，公开聊的风险挺大。」91y一键充值

DeepMind里牵头开发游戏AI AlphaZero的David Silver不赞成LeCun对他们项目的批评，不过欢迎他实现蓝图。「LeCun描述的当今世界数学模型的确是个令人兴奋的新点子。」

加州圣菲研究所的Melanie Mitchell则赞成LeCun：「业界真的不常在深度学习社群里看到这种观点。但大语言数学模型真的既缺记忆，又没有能担纲的内在当今世界数学模型骨干。」

谷歌大脑的Natasha Jaques不同意：「大家已经看到大语言数学模型极具效率，也混杂了相当多人类文明知识。没语言数学模型，我怎么升级LeCun提出的这个当今世界数学模型？即使人类文明学习，途径也不止亲身经历，还包括口口相传。」

参考资料：https://www.technologyreview.com/2022/06/24/1054817/yann-lecun-bold-new-vision-future-ai-deep-learning-meta/