四十年AI生涯的終極判斷：LeCun為何堅信世界模型將顛覆AI格局？

AIGC 深一度

13小時前

01四十年AI生涯的終極判斷，能否再次引領變革？一場關於AI未來走向的激烈交鋒，正在全球最具影響力的科技公司內部上演。據多家權威媒體報道，Meta首席AI科學家、圖靈獎得主Yann LeCun預計將很快離職。這位深度學習的奠基人之一，與Meta在AI發展路徑上產生了根本性分歧。在Meta全力押注大語言模型之際，LeCun卻公開宣稱：「大模型是條死路。」這位65歲的AI先驅認為，世界模型纔是通往人類...

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Hinton實驗室工作，那時Hinton還沒成為AI傳奇人物。之後，他的職業生涯大多時間都在新澤西州的貝爾實驗室度過，這家機構因誕生眾多創新發明而聞名。「最讓我興奮的事情，就是和比我聰明的人共事，因為這會放大你的能力。」LeCun在2023年接受採訪時説道。在貝爾實驗室，LeCun參與開發了手寫識別技術，這項技術後來被廣泛應用於銀行自動讀取支票。他還參與了一個項目，致力於將紙質文檔數字化並通過互聯網分發。2003年，LeCun開始在紐約大學教授計算機科學，後來成為該校數據科學中心的創始主任。2013年，扎克伯格親自邀請他加入Facebook（當時還未更名為Meta），組建全新的AI實驗室。2018年，他與Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio共同獲得圖靈獎——計算機界的最高榮譽，以表彰三人在神經網絡方面的奠基性工作。自那之後，LeCun就逐漸轉為「象徵性人物」角色。他沒有參與Meta首個開源大語言模型Llama的研發，也早就不再參與這類項目的日常工作。04大語言模型是死衚衕？LeCun的尖鋭批評面對媒體的報道，Yann LeCun只是指出了報道中的「小錯誤」，並沒有否認即將離職的消息。他在社交媒體上表示：「我不認為所有人都錯了。事實上，越來越多的人開始同意我對AI未來的看法。」他知道自己在包括Meta在內的整個硅谷技術圈內，備受冷落。上個月在MIT的一次研討會上，65歲的LeCun直言：「這些年，我在硅谷、包括Meta的很多角落都不太受歡迎，因為我一直在説，3到5年內，世界模型將成為主流AI架構，沒人再會願意用現在這種LLM。」在通往通用人工智能的道路上，LeCun近來以其對大語言模型的尖鋭批評而聞名。他認為，無論科技巨頭如何擴大其規模，我們目前所理解的大語言模型都已是「強弩之末」，是一條「岔路、干擾，一條死衚衕」。他為現代AI奠定了諸多基礎。而現在他堅信，領域內的大多數人都被大語言模型的「海妖之歌」引入了歧途。LeCun還告誡博士生：「不要做LLM。」他在社交媒體上明確表示：「LLMs很有用，但它們是人類水平AI道路上的一個出口。如果你是博士學生，不要研究LLMs。嘗試發現能夠提升LLMs侷限性的方法。」05世界模型：LeCun的AI新願景那麼，什麼是LeCun所説的「世界模型」？與LLM有什麼根本區別？所謂「世界模型」，類似於小動物或嬰兒那樣，通過視覺等感知數據主動學習世界規律；而LLM只是依賴海量文本做預測的模型。LeCun本人也從不避諱解釋為何他認為「世界模型」才是AI的答案。Meta的Llama、OpenAI的GPT、谷歌的Bard這些模型，都是靠海量數據訓練出來的。LeCun估算，如果讓人去讀完它們訓練所需的所有文本，大概得花10萬年。但人類學習的主要方式，並不是讀文本。我們從與世界的互動中，獲取的信息要多得多。LeCun估計，一個普通的四歲小孩接觸過的數據量，是目前最大的LLM的50倍。「大部分人類知識，其實不是語言。」所以這些系統永遠不可能達到人類水平的智能——除非你徹底改掉它們的架構。而他自己，早就準備好了替代方案。他稱之為「目標驅動的AI」（objective-driven AI）。目標驅動的AI系統的構建宗旨，是完成人類設定的特定目標。與僅靠純文本數據驅動不同，它們通過傳感器和視頻數據訓練來認知物理世界。由此構建出的「世界模型」能呈現行動帶來的影響，所有潛在變化都會實時更新至系統記憶。立方體實驗：揭示LLM的根本侷限他為何對世界模型如此沉迷？在年初的「巴黎AI峯會」上，Yann LeCun明確指出，他是可穿戴設備的堅定信徒。他認為，未來，我們需要與可穿戴設備互動，就像與人交流一樣，而大語言模型根本不像人類那樣理解世界。「對於大語言模型，我們甚至無法複製貓或老鼠的智能，更不用説狗了。」這些動物能完成驚人的壯舉，它們理解物理世界。任何一隻家貓都能規劃出極其複雜的行動，「因為它們擁有關於世界的因果模型」。為了説明這一點，LeCun設計了一個思想實驗：「想象一個立方體懸浮在你面前的空中。好，現在讓這個立方體繞着垂直軸旋轉90度。它會是什麼樣子？」他認為任何人類都能輕鬆完成，而大語言模型卻無能為力：「對人來説，在腦海中構建一個旋轉立方體的心理模型，非常容易。」當然，大語言模型可以毫不費力地寫一首關於懸浮旋轉立方體的打油詩，但它無法真正幫助你與這個立方體互動。LeCun斷言，這是因為文本數據與處理非文本世界所獲得的數據之間存在本質差異。他指出，儘管大語言模型訓練所用的文本量需要一個人花45萬年才能讀完，但一個四歲的孩子在醒着的16000小時裏，通過眼睛看、用手觸摸，已經處理了高達1.4x10^14字節的關於世界的感覺數據——他認為這比大語言模型處理的數據還要多。06構建世界模型的技術路徑在Meta時，LeCun其實已經開始研究世界模型——他還拍了一個介紹視頻，開頭就讓你想象一個旋轉的立方體。在AI行動峯會的演講中，他理想中的模型包含一個對「當前世界狀態的估計」，以某種抽象形式呈現與當前情境相關的一切。它不再是按順序預測token，而是「預測在你採取一系列行動後，世界將達到的最終狀態」。他表示，世界模型將使未來的計算機科學家能夠構建出「可以規劃行動——可能是分層級的——以實現某個目標的系統，以及能夠進行推理的系統。」LeCun還堅稱，這類系統將擁有更強大的安全特性，因為控制它們的方式是內置的，而不是像現在這樣，面對一個神秘莫測、只會輸出文本的黑箱，只能通過微調來加以修正。LeCun所説的經典AI——例如搜索引擎中使用的軟件——所有問題都可以歸結為優化問題。他提出，他的世界模型將審視當前的世界狀態，並通過尋找高效的解決方案，來尋求與某個不同狀態的兼容性。LeCun在演講中解釋道：「你需要一個能量函數來衡量不兼容性，給定一個x，找到一個對於該x能量較低的y」。LeCun似乎正在構想一個「登月計劃」——他希望推動AI領域迎來又一次類似ChatGPT那樣的、誕生驚人能力的爆發式發展。但這可能需要耗費數年——甚至永遠無法實現——更不用説數十億美元的投資了，才可能看到任何真正了不起的成果。07AI未來的分歧與共識儘管LeCun的觀點在當前的AI熱潮中顯得另類，但我們必須認識到，這位圖靈獎得主的技術判斷歷史上多次被證明是正確的。在深度學習被視為邊緣科學的年代，他就堅信神經網絡的潛力。當整個行業沉迷於監督學習時，他早已開始探索自監督學習的可能性。如今，他投身AI研究已有40年，對AI的判斷屢屢應驗。而現在，他認為大多數人都錯了。業內專家對LeCun的觀點評價不一。一些人認為他是遠見卓識，另一些人則認為他過於理想化。但不可否認的是，當前的大語言模型確實存在明顯侷限性，尤其是在理解物理世界和進行常識推理方面。就連大力投資LLM的科技公司也承認這些問題，正在積極探索解決方案。LeCun提出的「世界模型」可能代表了一條不同的路徑，但目標都是實現更通用、更強大的人工智能。08離開Meta後的可能性據報道，LeCun正在與業內同行商議創辦公司、尋找投資，組建專注世界模型的團隊。這意味着即使離開Meta，他也不會停止對AI未來的探索。以LeCun的聲望和影響力，他很可能會吸引一批志同道合的研究人員和投資者，共同探索這條不同的AI路徑。他的老朋友Léon Bottou曾告訴媒體，LeCun「倔強得可愛」——他會聽別人意見，但更有自己堅守的信念。這種堅持在追隨潮流的AI界顯得尤為珍貴。對於Meta來説，LeCun的離開標誌着一個時代的結束。這家社交巨頭正在全力推進其AI產品化戰略，從扎克伯格近期的表態可見一斑。在今年7月，扎克伯格甚至宣稱「超級智能已近在眼前」，這與LeCun的謹慎態度形成鮮明對比。業界預測，LeCun的下一站可能是創立獨立研究機構，全力攻堅世界模型。 他的離去，與其説是退場，不如説是另闢戰場。在AI的歷史轉折點上，真正的先驅者往往選擇孤獨前行。Yann LeCun用四十年的職業生涯證明了一點：他可能是錯的，但忽略他的警告，風險自負。以上，既然看到這裏了，如果覺得不錯，隨手點個讚、在看、轉發三連吧，如果想第一時間收到推送，也可以給我個星標⭐～謝謝你看我的文章，我們，下次再見。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}