Yann LeCun教授：“大语言模型5年内将过时……我不喜欢AGI这个说法” 原因何在？
27日“AI前沿国际研讨会”上
在主题演讲中介绍“世界模型”训练
Yann LeCun教授27日表示：“现有的大型语言模型（LLM）将在5年内变得过时，仅靠文本驱动的学习无法达到人类水平的人工智能（AI），通过感官输入来理解世界是必不可少的。”
他当天在首尔龙山Dragon City举行的“AI前沿国际研讨会”上发表主题演讲时作出上述表示。Yann LeCun教授是“人工智能四大权威”之一，同时担任位于美国纽约的“全球AI前沿实验室（Global AI Frontier Lab）”的共同负责人。
他以“要打造真正的智能机器，未来还需要经历几次革命”为开场，进一步阐释了自己一直倡导的“世界模型（World Model）”概念。
所谓世界模型，与婴儿在出生几个月后通过观察世界而逐步形成的概念类似。Yann LeCun教授认为，只有像婴儿那样，具备通过视觉、听觉、触觉等多种感官去理解物理世界的能力，AI才能达到人类水平的智能。
世界模型同时也是一种以当前时点（t）为基础预测下一个状态（t+1）的概念。对t+1的预测，使AI能够学习并模拟物理规律、因果关系以及环境变化。其目标不是让AI单纯记忆数据，而是理解并预测世界的运行原理。
他评价称：“当前的AI架构非常糟糕，目前的AI系统根本无法与人类或动物的智能相提并论，在理解物理世界这一点上，甚至还不如一只家猫聪明。”
他还表示，人类智能本身并不“通用”，而是高度专业化的，因此他并不喜欢“人工通用智能（AGI）”这一表述。与此同时他强调：“我们真正应该追求的目标，是能够理解世界并进行物理推理的高度智能。”
他提出了JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture，联合嵌入预测架构）这一概念，并指出，以像素级精度来准确预测未来是不可能的，在抽象表征空间中进行预测才是更合适的路径。
他表示：“JEPA通过各自的编码器将输入和预测目标转换到表征空间，在该表征空间中执行预测。通过抽象化，在可预测的层面上构建模型，这就是智能的本质。”
他认为，如果要让AI像人类和动物那样进行思考，其结构必须能够：▲观察当前状态；▲将其与短期记忆相结合，通过世界模型模拟多种行为序列；▲从中选择能够满足目标的那种行为。
Yann LeCun教授表示：“我们将重点关注物理世界理解、推理和规划等现有LLM尚无法解决的领域，JEPA风格的架构将会成为主流。”
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