Yann LeCun, người tiên phong trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, không tin rằng trí tuệ nhân tạo sắp trở nên thông minh. Giáo sư tại Đại học New York, nghiên cứu viên cấp cao tại Meta, và người chiến thắng giải thưởng danh giá A.M. Turing đã mở lòng về sự hoài nghi của mình trước đây, ví dụ như việc trên Twitter nhấn mạnh rằng trước khi lo lắng về việc kiểm soát trí tuệ siêu thông minh AI, chúng ta cần có ít nhất là một chút ý tưởng về một hệ thống thông minh hơn một con mèo nhà.
Ông đã trả lời một câu hỏi về việc AI có đủ thông minh để trở thành một mối đe dọa đối với nhân loại bằng cách nói “Xin lỗi vì từ ngữ không được lịch sự, nhưng đó là một điều hoàn toàn không có thật.” Ông cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại thiếu một số khả năng quan trọng như sự ghi nhớ liên tục, lập luận, kế hoạch và sự hiểu biết về thế giới vật lý.
Theo quan điểm của ông, những mô hình ngôn ngữ lớn này chỉ chứng minh rằng “bạn có thể xử lý ngôn ngữ mà không cần thông minh” và sẽ không dẫn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự. Tuy nhiên, không phải là ông hoàn toàn nghi ngờ về AGI. Ông cho rằng cần có những phương pháp mới. Ví dụ, ông chỉ đến việc làm việc với việc xử lý video thế giới thực của đội nghiên cứu AI cơ bản của mình tại Meta.
#YannLeCun #Meta #TríTuệNhânTạo #AGI #LLM.
AI pioneer Yann LeCun doesn’t think artificial intelligence is actually on the verge of becoming intelligent.
LeCun — a professor at New York University, senior researcher at Meta, and winner of the prestigious A.M. Turning Award — has been open about his skepticism before, for example tweeting that before we worry about controlling super-intelligent AI, “we need to have the beginning of a hint of a design for a system smarter than a house cat.”
He elaborated on his opinions in an interview with the Wall Street Journal, where he replied to a question about A.I. becoming smart enough to pose a threat to humanity by saying, “You’re going to have to pardon my French, but that’s complete B.S.”
LeCun argued that today’s large language models lack some key cat-level capabilities, like persistent memory, reasoning, planning, and an understanding the physical world. In his view, LLMs merely demonstrate that “you can manipulate language and not be smart” and will never lead to true artificial general intelligence (AGI).
It’s not that he’s a complete AGI skeptic. However, he said new approaches will be needed. For example, he pointed to work around digesting real world video by his Fundamental AI Research team at Meta.
[ad_2]
