IT之家 5 月 23 日消息，據(jù)英國《金融時報》當?shù)貢r間 23 日報道，Meta 人工智能主管、首席人工智能科學家楊立昆（Yann Lecun）發(fā)表了對大語言模型能力的看法。

楊立昆斷言（asserted），盡管這些模型在某些任務(wù)中的表現(xiàn)令人印象深刻，但從根本上講它們是有限的，永遠無法達到像人類那樣的智能水平 —— 具備進行推理和規(guī)劃的能力。

他指出，這類大語言模型的缺陷在于缺乏對邏輯的理解，對物理世界的掌握有限，沒有持久記憶，無法推理，也無法進行分層規(guī)劃。在追求人類水平的智能時，不要過分依賴于推進大語言模型。他認為，這些模型嚴重依賴已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此 “本質(zhì)上是不安全的”，因為它們只能在訓(xùn)練范圍內(nèi)提供準確的反應(yīng)。

楊立昆主張從“根本上”改變方法，專注于開發(fā)全新一代的人工智能系統(tǒng)，旨在賦予機器“人類水平”的智能。他承認這一愿景雄心勃勃，但估計可能需要十年時間才能實現(xiàn)。

IT之家注：楊立昆是法裔美國計算機科學家，曾獲得 2018 年圖靈獎，在機器學習、計算機視覺、移動機器人、計算神經(jīng)科學等領(lǐng)域均有所建樹。