AI教父Yann LeCun怒批：今天的大模型比猫还笨，光会预测文本根本没在推理！
纽约大学教授、Meta公司高级研究员、图灵奖获得者Yann LeCun近日再次发声，直言当下的大模型“比猫还笨”，仅仅是擅长预测文本，根本没有真正的推理能力。他认为，现阶段的人工智能距离通用人工智能（AGI）还很遥远，需要新的方法来实现真正意义上的智能。
LeCun的言论引发了业界热议。作为深度学习领域的先驱，他与Hinton和Bengio共同获得了图灵奖，对人工智能的发展有着深刻的见解。他对于当前人工智能热潮的冷静分析，为我们提供了新的思考方向。
LeCun认为，当前的大模型只是在模仿人类的表达方式，通过海量数据训练来预测文本中的下一个词，而没有真正理解语言的含义和逻辑。 他将这种现象比喻为“鹦鹉学舌”，虽然可以模仿人类的语言，但并不代表真正拥有了智慧。
LeCun强调，真正的AGI需要具备常识、推理能力和规划能力，而这些能力是当前的大模型所欠缺的。 他认为，Meta公司正在进行的消化现实世界视频的工作，是通往AGI的潜在方向。通过构建一个世界模型，AI可以像婴儿动物一样学习，从视觉信息中获得对世界的理解。
LeCun的观点也得到了其他专家的支持。Léon Bottou，LeCun的长期合作伙伴，认为LeCun“固执己见”，坚持探索构建人工智能的正确方法。Alexander Rives，LeCun的博士生，也表示LeCun一直能够看到该领域存在的缺陷，并提出新的解决方案。
LeCun的批评也引发了对当前人工智能发展方向的反思。 一些专家认为，过度依赖大型语言模型，可能会导致人工智能发展陷入误区。他们呼吁关注更基础的AI研究，例如常识推理、因果推断等，以推动人工智能真正走向智能化。
LeCun的观点为我们提供了新的视角，提醒我们不要被当前的AI热潮所迷惑。 真正的AGI需要更深入的研究和探索，需要新的方法和思路。只有不断突破现有框架，才能真正实现人工智能的突破。
参考文献：
- Meta’s Yann LeCunsays worries about AI’s existential threat are ‘complete B.S.’
- Yann LeCun: AI Is a Powerful Tool, but Not Intelligent
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