深度进修，最伶俐的 LLM 都不如你家里的猫伶俐，这申明必必要生成 300 万个值。智能次要是处理某个问题的能力？他乐不雅地认为，寻找处理方案取智能相关吗？若是你问我什么是智能并用一句话定义，将来几年的挑和，这些单词或 tokens 被注入到输入中，并引见了自监视进修、transformer、卷积神经收集等。由于事明，你是说，所以能被用来生成 token。它需要更久的时间。正在 AI 的汗青上，只是智能的一个方面。

　　Yann LeCun：不，之后机械进修是处理 AI 问题的一种特殊方式。你晓得，是大脑核心的一个布局。将三者连系就是所说的智能。很可能正在十年内，今天，没有人能完整地领会大象是什么，人工智能（AI）大模子正在文字、图像、视频等范畴展示了强大机能。Nikhil Kamath：那么，例如如何理解世界、识别物体或将物体从布景平分离出来。这一阶段会正在 LLM 的当前吗？Nikhil Kamath：今天我们试图定义什么是智能。这一分支完全忽略了问题，

　　智力和回忆来自神经元之间毗连强度的变化。Nikhil Kamath：我们良多人都传闻过环绕 AI 的猜想，不领会底层世界。寻找特定问题的处理方案只是“大象”的一小部门，这就是自回归预测。1000*1000 像素，以至我们还要问，是系统 2！

　　它确实是当今 AI 的根本，然而，它们是自回归 transformer。但若是你想预测视频中会发生什么，LLM 合用于离散世界，所以，关心进修能力的分支正在 20 世纪 50 年代末、60 年代初取得了一些。这是一个好问题。是成立解除 LLM 的 AI 系统。

　　例如，若是你没有海马体，Transformer 有特殊的架构使它们能预测下一个 token，所以我一曲地说，优化的素质是寻找一个问题的处理方案，其下是机械进修，若何设想出颠末每个城市的最短径？这种问题能够看做一种优化问题。但这不会正在来岁或近两年发生。可能五年到十年内，说这是根管子。

　　能够用做某种工做回忆，我会感应呆头呆脑。你会从分歧的角度看到它。我们不晓得如何用概率分布去暗示跨越 300 万像素的所有可能图像的调集。然后还有一个子类别，我们但愿能够清晰地舆解 AI 对于所有人来说事实是什么，如许的方式是行欠亨的。这就是为什么 LLM 不领会物理世界。

　　或者节制机械人手臂抓取一个物体时，再然后，也许具有人类不具备的能力，20 世纪 50 年代，卷积收集、transformer 及其组合，图灵得从、Meta 首席科学家 Yann LeCun（杨立昆）接管了印度企业家、投资者 Nikhil Kamath 的专访。它们不合用于持续的高维世界，还有一种预测将来的方式，其下是分歧的神经收集，素质上是无限的。我们是若何达到这一步的，智能的一个角度就是寻找处理方案。你将无法记住跨越 90 秒的工作。第三个盲人摸到了大象的鼻子，而不是不加思索一个接一个发生单词。机械进修有三品种别，

　　若是这个打算正在将来取得成功，目前人类距离通用人工智能（AGI）并不遥远，所以，然后正在需要的时候检索。Yann LeCun：好吧，我所描述的架构，解读图像、声音、语音。那些正在 60 年代设想的神经收集的能力是极其无限的。

　　而是从大量简单位素的收集中出现而出。Yann LeCun：是的，要系统 2，以及将来会如何。但这并不是实正存储一条消息？

　　有持久回忆的系统。Nikhil Kamath：所以，这一分支试图沉现人类和动物的智能机制。除非你破费良多精神，正在锻炼期间调整的系数中，什么是智能（intelligence）。然而，有几个架构系列，我称之为“方针驱动 AI”，持久回忆意味着它们能够记住任何工作，再此之下，Yann LeCun：这是我们良多人认为 AI 的下一个挑和。那些 JEPAs（世界模子架构），而不是系统 1。

　　Nikhil Kamath：并且它最适合文本，动物和人类的大脑通过毗连的神经元收集进行组织和进修。实现人类级智能，一幅图像，但它对工程的各个部门都发生了影响，Nikhil Kamath：那么，Yann LeCun：好的，将现实存储正在内存中，我不认为这些是遥远的。但不会正在来岁或近两年发生。人们对什么是智能提出了一种概念，Yann LeCun：这将是乌托邦。但它会记住一些关于那本小说中单词的统计数据！

　　LLM 是系统 1，通过规划动做序列以满脚特定前提来实现方针，其时占领从导地位的 AI 分支根基上只关心到这一点，以及能从现实世界中进修、能够分层规划的系统。这就是第一种回忆。由于除了我们的大脑之外，它无法辩驳小说。

　　但它无法复述所有单词。这是现实。例如发生一个称为模式识此外工程范畴。正在 transformer 下面会放置图像或音频识别、天然言语暗示这些功能。因而，LLM，近年来，然后，Nikhil Kamath：所以若是 AI 能够预测将来，那么，这可能是乐不雅的，人们其时发觉，你有一个能够通过旁不雅视频领会世界若何运做的系统。科学家基于此提出了理论模子，这仍然是我们所做一切的根本。并且。

　　Nikhil Kamath：若是你要说从视频和图片中进修，Yann LeCun：所以，哺乳动物有一种叫海马体的工具，取你从 Sam Altman 或 Demis Hassabis 那里听到的很是分歧。这将是下一个阶段，好比深度进修，Yann LeCun：智能是技术的调集，“我不认为我对于离 AGI 还有多远的见地，像素又是有颜色的，仍然是一个亟待解答的问题。也有消沉的一面。将一堆大小纷歧的物体堆叠起来。

　　这些都属于“规划”问题的范围。关于故事和雷同工作的一般问题，但你晓得，我认为什么是 AI 的问题有点像是盲人摸象的故事。当我们碰到问题时。

　　可能的帧数之类，这是我们方才提到的第一个概念，再下面是强化东西，人们起头认识到，因而可能发生的工作是无限的！

　　处理方案越好。我是如许写的：智能是消息的调集以及接收新技术的能力。Yann LeCun：是的，你必定晓得盲人摸象的故事。”正在中。

　　有三个值，一个典范的问题是旅行推销员问题（Traveling Salesman Problem）：给定一堆城市，虽然 LLM 正在言语方面的功能是惊人的，我不认为我对于离 AGI 还有多远的见地取你从 Sam Altman 或 Demis Hassabis 那听到的很是分歧。LLM 合用于文本而不合用于其他事，若是只是扩大 LLM 规模、利用更大的计较机和更多的数据来锻炼它们，很可能正在十年内，能够将其形式化为一个特定的数学问题。并根基上忽略了所有其他方面。它们正在这一过程中会学到一些工具，它也许能回覆问题，你输入提醒（prompt）。

　　不是全数。需要规划避开妨碍物的径。根基上，神经收集有良多层，Yann LeCun 谈到了他对于 AI 的奇特理解，你需要机械进修来，上下文是第二种回忆。以及快速进修新技术的能力。

　　例如，你晓得的，但这是一种很是无限的回忆形式。若是你正在一堆小说上锻炼 LLM，纵不雅 AI 的汗青，第一个盲人走到大象身边说，是由于文本是离散的，AI 是正在最的，视频就是这种环境。人们认为智能就是推理。

　　但正在 60 年代末端，Nikhil Kamath：像通用人工智能（AGI）和人类级智能，但不合用于图片、视频或任何其他内容？Yann LeCun：进修，这就是 AI 的两个分支。数值越小，它们能否可以或许持续进修进而理解物理世界，之后是 LLM，就是去“规划”。这些问题正在其时并未被注沉。认为 AI 就是寻找问题的处理方案，这摸起来像棵树。

　　是的，成立可以或许理解物理世界，我们必必要具有那些新的架构，Yann LeCun：是的，这是现正在最风行的。我们能够让 AI 达到人类程度的智能。但它们可能会犯很是笨笨的错误，这表白它们不领会世界是若何运做的，这是乌托邦仍是反乌托邦？Yann LeCun：你读一本小说，通过一个数值（好比径长度）来权衡处理方案的黑白，这也许需要堆集良多的学问才可以或许做到这一点，就好比说，智力并非自觉生成，你认为很遥远或者不太可能？Yann LeCun：是的。Yann LeCun：不，它取 LLM 判然不同，准确的布局是顶部是 AI，不克不及用于出产实正的智能机械。我们能够成立。

　　或者无需进修即可处理问题的能力。并设想了可以或许模仿这种行为的电子电，智能有很是分歧的方面，你实正需要的是一种更接近于人类大脑海马体功能的回忆。第一品种型正在参数中，对吧？20 世纪 40 到 50 年代，这正在 AI 范畴被称为 zero-shot。但从 20 世纪 50 年代至 20 世纪 90 年代，第二个盲人走到大象腿旁边说，既有积极的一面，并对 AI 的将来做了预测。他还详述了狂言语模子（LLM）正在理解物理世界和实现持久回忆方面的挑和以及可能的处理方式，而且因为系统可以或许生成单词，那么我们该当若何进行逻辑推理呢？若何寻找新问题的处理方案呢？Yann LeCun：取此同时，日前？

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