从纯语言模型到人类智能水平的差距

文章编号:15945 更新时间:2024-10-18 分类:互联资讯 阅读次数:

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LeCun谈人类级别的人工智能:目标驱动的挑战与未来的开放协作

一、开篇介绍

近日,一场关于人工智能未来的讨论引发了广泛关注。 从纯语言模型到人类水平的差距
其中,LeCun的演讲为我们揭示了人类级别的人工智能所面临的挑战和未来的发展方向。
他详细解释了什么是人类水平的AI,以及我们如何实现这一目标,或者为什么我们可能无法做到这一点。
他提到的概念,如目标驱动的人工智能、世界模型、推理和规划等,为我们描绘了一个充满挑战和机遇的未来。 从纯语言模型到人类水平的差距 从纯语言模型到人类水平的差距

二、人类级别AI的定义与挑战

LeCun首先解释了什么是人类水平的AI。
他提到,我们需要达到人类水平的智能,以帮助我们变得更具有创造力和效率。 从纯语言模型到人类水平的差距
要实现这一目标,我们需要机器能够理解世界、记忆信息、拥有直觉、具备常识、能够进行推理和规划等。
目前的人工智能系统还无法实现这些功能,因此需要开发能够学习并模拟世界基本运作的系统。

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这些系统需要拥有对世界如何运作的心理模型,具备持久的记忆能力,能够规划复杂的动作序列,并且必须是可控和安全的。 从纯语言模型到人类水平的差距
当前的AI技术还远远不能满足这些需求。
因此,我们需要一种新的AI架构,一种目标驱动的人工智能。

三、目标驱动的人工智能

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LeCun提出了目标驱动的人工智能概念,这是一种不同于传统AI架构的新型系统。 从纯语言模型到人类水平的差距
目标驱动的人工智能系统不仅通过神经网络进行前馈过程,还涉及隐函数和能量函数的计算。
这种系统可以处理单个输入对应多个输出的映射过程,通过寻找与输入最匹配的输出值来计算最终输出。 从纯语言模型到人类水平的差距 从纯语言模型到人类水平的差距
该系统还需要学习世界模型,以进行推理和规划。

四、世界模型与分层规划

LeCun强调了世界模型在目标驱动的人工智能中的重要性。
他提到,为了构建能够推理和规划的系统,我们需要一个能够模拟现实世界运行的系统模型。
通过这个世界模型,AI系统可以预测一系列控制指令的效果,并对这些指令序列进行优化,以确保运动按照预期进行。
分层规划也是实现人类级别AI的关键,允许系统在高层次上进行规划,然后逐步细化到低层次的肌肉控制。

五、新的解决方案:联合嵌入预测架构(JEPA)

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针对当前AI系统面临的挑战,LeCun提出了一种新的解决方案:联合嵌入预测架构(JEPA)。
该架构旨在放弃预测像素,转而学习世界上正在发生的事情的抽象表示,并在那个表示空间中进行预测。
这种方法的优点在于可以更好地处理不确定性和复杂性,从而更接近人类级别的智能。

六、如何训练这样的系统

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训练一个能够进行预测和规划的系统是一个巨大的挑战。
LeCun提到了一些防止系统崩溃并最大化信息内容的方法,包括设计代价函数来测量编码器表示中的信息内容,并尝试最大化信息内容或最小化负信息。 从纯语言模型到人类水平的差距
还需要采用一些新的技术和方法,如蒸馏风格方法、共享权重等技巧来提高系统的性能

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七、未来的发展方向与风险

LeCun强调了全球协作在AI发展中的重要性。
他认为,AI平台必须是开源的,才能汇集全球的智慧和力量来解决这一领域的挑战。
他也指出了人工智能发展的未来方向和挑战,包括如何确保系统的可控性、安全性以及应对道德和伦理问题等。
他还提到了实现人类级别AI的不确定性以及可能存在的风险和挑战。
他强调这是一个渐进的进化过程,需要长期的努力和投入。
同时他也提到了背后的风险和挑战包括伦理风险和安全风险等需要得到充分的关注和解决以确保人工智能的发展能够造福人类而不是带来灾难性的后果。
因此我们需要谨慎地推进人工智能的发展并确保其符合人类的价值观和道德标准同时还需要不断地完善和改进现有的技术和方法以实现更加先进和智能的AI系统为人类创造更多的价值。
同时还需要解决如何训练出这样的智能系统需要大量的数据和算力资源如何实现高效的资源利用以及如何保障人工智能系统的公平性和透明度等问题这也是未来人工智能发展的重要方向和挑战之一。 从纯语言模型到人类水平的差距
此外随着人工智能技术的不断发展人们对于人工智能的认识也在不断地深化和发展我们应该积极地探讨和研究人工智能的未来发展不断推动人工智能技术的进步和创新以实现更加美好的未来总之实现人类级别的人工智能是一个充满挑战和机遇的任务需要我们不断地探索和创新同时也需要我们保持谨慎和警惕以确保人工智能的发展能够造福人类而不是带来灾难性的后果让我们共同期待人工智能的美好未来并为之努力奋斗吧!八、结论总的来说LeCun的演讲为我们揭示了实现人类级别的人工智能所面临的挑战和未来发展方向他认为我们需要构建一个目标驱动的人工智能系统能够学习世界模型进行推理和规划同时他也强调了全球协作在AI发展中的重要性并强调了人工智能背后的风险和挑战他的演讲为我们提供了一个宝贵的视角让我们更好地认识和理解人工智能的发展同时也给我们带来了许多启示和思考让我们共同期待人工智能的美好未来并为之努力奋斗吧!

标签: 算法序列神经网络万字演讲语言模型

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