Meta AI负责人表示,大型语言模型将不会达到人类智能水平

FT5月23日报道,Meta的人工智能负责人表示,推动生成性AI产品(如ChatGPT)的大型语言模型永远无法实现像人类那样的推理和计划能力,因此他转而专注于通过一种激进的替代方法来在机器中创造“超级智能”。在接受《金融时报》采访时,社交媒体巨头Facebook和Instagram的母公司Meta的首席AI科学家Yann LeCun表示,大型语言模型(LLM)对逻辑的理解非常有限……不理解物理世界,没有持久的记忆,无法根据任何合理的定义进行推理,也不能进行分层计划。



他反对依靠推进LLM来追求达到人类水平的智能,因为这些模型只有在输入了正确的训练数据时才能准确回答提示,因此“本质上不安全”。相反,他正致力于开发全新一代的AI系统,希望这些系统能够赋予机器人人类水平的智能,尽管他表示,实现这一愿景可能需要十年时间。随着生成性AI的爆炸式发展,Meta一直投入数十亿美元开发自己的LLM,旨在赶上包括微软支持的OpenAI和Alphabet的谷歌在内的竞争对手技术集团。LeCun在Meta的基础AI研究(Fair)实验室领导着大约500人的团队。他们正在努力创造能够发展常识并以类似人类方式学习世界运作的AI,这种方法被称为“世界建模”。


在投资者渴望看到AI投资的快速回报之际,Meta AI负责人的实验性愿景对这家社交媒体集团来说是一场潜在的高风险、高成本的赌博。上个月,当首席执行官马克·扎克伯格承诺增加支出并将这家社交媒体集团转变为“世界领先的AI公司”时,Meta的市值损失了近2000亿美元,令华尔街投资者对成本上升且缺乏即时收入潜力感到担忧。“我们认为,我们正处在可能的下一代AI系统的边缘,”LeCun说。


在Meta和其竞争对手推进更高级的LLM时,他发表了这些评论。OpenAI首席执行官Sam Altman等人认为,它们为创造通用人工智能(AGI)提供了重要的一步,即机器具备比人类更强的认知能力的那一点。上周,OpenAI发布了其新的更快的GPT-4o模型,而谷歌推出了一种新的“多模态”AI代理,该代理可以实时回答视频、音频和文本问题,称为Project Astra,由升级版的Gemini模型提供支持。Meta也在上个月推出了其新的Llama 3模型。公司的全球事务负责人Nick Clegg表示,其最新的LLM具有“极大改进的推理能力”——即应用逻辑解答查询的能力。例如,系统会推断出一个患有头痛、喉咙痛和流鼻涕的人得了感冒,但也能识别出过敏可能是引起这些症状的原因。


然而,LeCun表示,这种LLM的进化是表面的和有限的,模型只有在人工工程师介入进行训练时才会学习这些信息,而不是像人类一样有机地得出结论。“对大多数人来说,这确实看起来像是推理——但主要是利用了大量训练数据中积累的知识,”LeCun说,但补充道:“尽管有其局限性,[LLM]仍然非常有用。”谷歌DeepMind也已经花费了数年时间追求构建AGI的替代方法,包括强化学习等方法,其中AI代理通过在游戏般的虚拟环境中从其周围环境中学习。


在周二伦敦的一次活动中,DeepMind的负责人Demis Hassabis爵士表示,语言模型缺少的是“它们不理解你所在的空间环境……所以这最终限制了它们的实用性。”Meta在2013年设立了Fair实验室,以开创AI研究,聘请了该领域的顶尖学者。然而,在2023年初,Meta创建了一个新的生成AI团队,由首席产品官Chris Cox领导。它从Fair挖走了许多AI研究人员和工程师,并领导了Llama 3的工作并将其整合到产品中,如新的AI助手和图像生成工具。


生成AI团队的创建正值一些内部人士认为Fair实验室内的学术文化是导致Meta在生成性AI浪潮中迟到的部分原因。扎克伯格在投资者的压力下推动AI的更多商业应用。然而,知情人士称,LeCun因其在神经网络方面的工作获得图灵奖,被誉为AI创始人之一,仍然是扎克伯格的核心顾问之一。“我们已经将Fair重新聚焦于人类水平AI的长期目标,基本上因为生成AI现在专注于我们有明确路径的事情,”LeCun说。“[实现AGI]不是一个产品设计问题,甚至不是一个技术开发问题,而是一个非常科学的问题,”他补充道。


LeCun在2022年首次发表了一篇关于他的世界建模愿景的论文,Meta此后基于该方法发布了两个研究模型。今天,他表示Fair实验室正在测试不同的想法以实现人类水平的智能,因为“这里存在很多不确定性和探索,所以我们无法确定哪一个会成功或最终被采用”。其中,LeCun的团队正在向系统输入数小时的视频,并故意省略一些帧,然后让AI预测接下来会发生什么。这是为了模仿孩子们从被动观察周围世界中学习的方式。


他还表示,Fair正在探索构建“通用文本编码系统”,该系统将允许AI处理文本中的抽象知识表示,然后应用于视频和音频。一些专家对LeCun的愿景是否可行表示怀疑。杜兰大学计算机科学副教授Aron Culotta表示,常识一直是“AI的一个棘手问题”,教模型因果关系非常具有挑战性,这使得它们“容易出现这些意想不到的失败”。一名前Meta AI员工将世界建模的推动描述为“模糊的空话”,并补充说:“感觉像是很多立旗行动。”


另一位现任员工表示,Fair实验室尚未证明自己是真正的竞争对手,如DeepMind等研究团队的竞争对手。从长远来看,LeCun认为该技术将为用户通过可穿戴技术与AI代理互动提供动力,包括增强现实或“智能”眼镜,以及肌电图(EMG)“手环”。“[对于AI代理] 要真正有用,它们需要具备类似于人类水平的智能,”他说。


新闻来源:FT           作者:Hannah Murphy; Cristina Criddle 


编辑:Audrey

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本文来源:元宇宙头条 文章作者:元宇宙头条
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