Meta 人工智能主管楊立昆：大語言模型不會(huì)達(dá)到人類智能水平

IT之家 5 月 23 日消息，據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》當(dāng)?shù)貢r(shí)間 23 日?qǐng)?bào)道，Meta 人工智能主管、首席人工智能科學(xué)家楊立昆（Yann Lecun）發(fā)表了對(duì)大語言模型能力的看法。

楊立昆斷言（asserted），盡管這些模型在某些任務(wù)中的表現(xiàn)令人印象深刻，但從根本上講它們是有限的，永遠(yuǎn)無法達(dá)到像人類那樣的智能水平 —— 具備進(jìn)行推理和規(guī)劃的能力。

他指出，這類大語言模型的缺陷在于缺乏對(duì)邏輯的理解，對(duì)物理世界的掌握有限，沒有持久記憶，無法推理，也無法進(jìn)行分層規(guī)劃。在追求人類水平的智能時(shí)，不要過分依賴于推進(jìn)大語言模型。他認(rèn)為，這些模型嚴(yán)重依賴已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此 “本質(zhì)上是不安全的”，因?yàn)樗鼈冎荒茉谟?xùn)練范圍內(nèi)提供準(zhǔn)確的反應(yīng)。

楊立昆主張從“根本上”改變方法，專注于開發(fā)全新一代的人工智能系統(tǒng)，旨在賦予機(jī)器“人類水平”的智能。他承認(rèn)這一愿景雄心勃勃，但估計(jì)可能需要十年時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。

IT之家注：楊立昆是法裔美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家，曾獲得 2018 年圖靈獎(jiǎng)，在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、移動(dòng)機(jī)器人、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域均有所建樹。