導讀:人工智能要“進化”到人類智能的水平之前,可能還需要經(jīng)歷很多年“貓狗水平”的人工智能。LeCun預測,當前的人工智能系統(tǒng)距離達到某種人類的感知能力還需要幾十年的時間。
在OpenAI的ChatGPT誕生一年之際,全球頂尖人工智能領域的科技公司領導人開始討論人工智能何時可以超越人類。但他們的意見似乎相差很遠。
Meta首席科學家楊立昆(Yann LeCun)近日在Meta公司為基礎人工智能研究團隊舉行的10周年媒體慶典上表示,人工智能要“進化”到人類智能的水平之前,可能還需要經(jīng)歷很多年“貓狗水平”的人工智能。他預測,當前的人工智能系統(tǒng)距離達到某種人類的感知能力還需要幾十年的時間。
而就在上周,黃仁勛在紐約舉行的DealBook大會上預測,未來5年內人工智能將有望在某種程度上達到與人類智能相當?shù)乃?。黃仁勛稱,AI在許多腦力密集型任務上可以擊敗人類。
在LeCun看來,英偉達之所以對具備超級智能的人工智能保持激進,是因為該公司受益于人工智能的發(fā)展?!斑@是一場人工智能戰(zhàn)爭,而英偉達正在提供’武器’?!盠eCun表示。
英偉達一直是生成式AI的最大受益者,其昂貴的GPU成為用于訓練大規(guī)模語言模型的標準工具。Meta通過16000個英偉達的A100 GPU來訓練其AI大型語言模型Llama。
OpenAI等公司的目標以安全的方式構建通用人工智能(AGI),AGI的實現(xiàn)意味著人工智能可以達到人類智能的同等水平。而在這一過程中,GPU不可或缺?!叭绻阏J為AGI已經(jīng)流行,你就必須購買更多的GPU。”LeCun在談到技術人員試圖開發(fā)AGI時說道。
黃仁勛表示,大模型的發(fā)展速度雖然很快,但這并不等同于AGI,雖然它們很相關。他說道:“科技行業(yè)距離通用人工智能還有數(shù)年時間的原因之一是,盡管機器學習目前擅長識別和感知等任務,但它還無法執(zhí)行多步推理,這對公司和研究人員來說是首要任務,每個人都在為此努力,技術的發(fā)展很快?!?/span>
OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家蘇茨克維爾 (Ilya Sutskever)此前也表示,AGI可以幫助人類做很多令人感到不可思議的事情,比如自動化醫(yī)療保健,成本可以便宜一千倍,效果可以提升一千倍。“超級人工智能”會更深入地看待事物,會看到人類看不到的東西,但人類并不確定這到底意味著什么。
11月30日,微軟總裁布拉德?史密斯(Brad Smith)也表示,具有超級智能水平的人工智能(AI)不太可能在一兩年內實現(xiàn),這需要耗時數(shù)年甚至數(shù)十年。史密斯還否認了OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼被罷免和超級智能有關的說法。
而在LeCun看來,科技行業(yè)目前僅關注用語言模型和文本數(shù)據(jù)來訓練AI,這并不足以創(chuàng)建人們幾十年來夢想的先進“類人人工智能”系統(tǒng)。
“文本是一種非常貧乏的信息來源?!盠eCun解釋道,“人類可能需要2萬年時間才能閱讀用于訓練現(xiàn)代語言模型的大量文本。這相當于用2萬年的閱讀材料來訓練一個系統(tǒng),而他們仍然不明白非常簡單的道理,例如,如果A與B相同,那么B就與A相同。”LeCun用這一例子來說明,世界上有很多非常基本的事情,人工智能無法通過訓練來理解。
因此,LeCun一直在帶領Meta研究如何定制用于創(chuàng)建ChatGPT等應用程序的Transformer模型,以處理各種數(shù)據(jù),包括音頻、圖像和視頻信息。他們認為,人工智能系統(tǒng)越能發(fā)現(xiàn)這些不同類型的數(shù)據(jù)之間可能存在的數(shù)十億個隱藏的關聯(lián),它們就越有可能實現(xiàn)人類智能,這種系統(tǒng)也被稱為“多模式人工智能”,代表了人工智能的下一個前沿領域。
在被問到開發(fā)這種多模式的復雜人工智能系統(tǒng)是否意味著未來需要更多的人工智能硬件,例如GPU?LeCun表示,GPU技術仍然是人工智能的黃金標準,但未來的計算機芯片可能不叫GPU?!澳銓⒂型吹叫鲁霈F(xiàn)的芯片,它們不是GPU,它們只是神經(jīng)深度學習的加速器?!彼f道。
目前,英偉達、微軟、谷歌、IBM和AWS等科技巨頭都在加大量子計算領域的資源投入,希望推動藥物發(fā)現(xiàn)等數(shù)據(jù)密集型領域的進步。最新的進展來自AWS,AWS高級副總裁Peter DeSantis在上周的reInvent大會上發(fā)布了一款全新的超導量子芯片,量子糾錯的效率是標準糾錯方法的6倍,這意味著商用級的量子計算機可能會在更早的時間面世。
但Meta并沒有加入量子計算的研發(fā)大軍,LeCun對量子計算存在懷疑。他認為,目前用量子計算可以解決的問題數(shù)量,用經(jīng)典計算機可以更有效地解決。“量子計算是一個令人著迷的科學話題,但目前還不清楚實際制造真正有用的量子計算機的可能性。”LeCun表示。
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