AI的未来：Meta首席科学家的观点

当前AI的状态

Meta的首席科学家兼深度学习先驱Yann LeCun在最新的表态中表示，他对于人工智能的超级智能迅速到来持怀疑态度。根据他的看法，目前的AI系统要达到某种层面上的感知，还需要几十年的时间。这些系统需要配备常识，以推动它们的能力，不仅仅是以创造性的方式总结堆积如山的文本。

这一观点与NVIDIA的首席执行官黄仁勋的看法形成了鲜明对比。黄仁勋最近表示，AI将在不到五年的时间里与人类竞争，在大量脑力密集型任务中击败人类。LeCun对此表示认同，但同时强调了AI发展的复杂性和时间需求。

AI的发展挑战

LeCun指出，当前的技术人员在追求人工通用智能（AGI）时，需要大量图形处理器。他认为，虽然人工智能在某些方面可能在不远的将来赶超人类，但在人类水平的智能方面，可能还需要数十年的努力。他对当前对语言模型和文本数据的关注提出质疑，认为这不足以创建先进的、类似人类的AI系统。

LeCun认为，人类社会更有可能在人类水平的AI之前几年获得“猫水平”或“狗水平”的AI。他指出，对于训练现代语言模型所需的大量文本，人类可能需要2万年才能达到，而这仍然无法确保系统能够理解复杂的关系和基本概念。

Meta的研究方向

为了克服当前技术的局限性，LeCun和Meta的其他高管一直在大量研究如何定制变压器模型，以处理包括音频、图像和视频信息在内的各种数据。这些努力的目标是使AI系统能够发现不同类型数据之间的潜在关联，从而执行更为复杂和神奇的任务。

Meta的研究包括一款软件，该软件可在佩戴Project Aria增强现实眼镜时，教人们如何更好地打网球。这种多模式AI系统将文本和音频与三维视觉数据相结合，为数字助手提供更全面的信息，以实现更高级的功能。

未来的AI硬件

在谈到未来的AI硬件发展时，LeCun强调了NVIDIA在GenAI领域的领先地位。尽管AI的发展可能会引入新型的芯片，但GPU技术仍然被认为是黄金标准。Meta目前依赖于NVIDIA A100图形处理器来训练其Llama AI软件，反映了GPU在当前AI研究中的关键作用。

LeCun表示，未来的计算机芯片可能会出现新的深度学习加速器，而非仅仅是图形处理单元。这表明在未来，AI硬件领域可能会迎来更多的创新和多样性。

对量子计算的怀疑态度

与许多科技巨头投入大量资源进行量子计算研究不同，LeCun对量子计算持怀疑态度。尽管量子计算被认为在数据密集型领域具有潜在优势，但LeCun认为可以用经典计算机更有效地解决量子计算可以解决的问题。他指出，实际的相关性和制造真正有用的量子计算机的可能性尚不清楚。

Meta的高级研究员Mike Schroepfer也对量子技术表示怀疑，认为其商业化可能需要更长的时间。他指出，Meta在建立AI实验室时的初衷是看好未来几年内AI技术的商业化，而量子技术的时间跨度可能会更长。

在当前AI领域的竞争激烈，不同公司和研究机构对于AI的未来发展有着不同的观点和策略。Meta在AI的研究和开发中持谨慎态度，注重多模式AI系统的研究，同时对于硬件和量子计算表达了独特的看法。这使得AI领域更加丰富和多元化，也让人们对于未来AI的发展充满期待。