人类智能并非通用智能。

咱们的大脑是进化的产品，只拿手处理对生存有用的问题，而不是真实“通用”的核算……。

在最新一档播客节目中，Meta 首席 AI 科学家 & 图灵奖得主。 LeCun。宣布了如上观念。

他表明，AGI（通用人工智能）一词十分具有误导性，但人类智能实质对错通用的，它十分专业。

更有意思的是，当咱们都在议论生成式 AI 时，他却凭仗直觉斗胆猜测：下一代 AI 的打破或许根据非生成式。。

一同他还再次 cue 到了 DeepSeek，并直言关于这个走红硅谷的新事物，他们这些长时刻深耕 AI 范畴的人实则并不感到意外。

整场节目中，LeCun 与两位主持人的评论涵盖了从大言语模型 (LLMs) 的局限性到人工智能研讨的下一个范式改动等主题，要点重视了推理、规划和国际建模等概念。

省流版如下：

• LeCun 直觉以为，下一代 AI 的打破或许根据非生成式；

• 否定 AGI 会在未来两年内完成，但十年内或许取得严重进展；

• 人类和动物的智能中心，不是言语，而是对物理国际的建模和举动规划；

• 立异可以来自国际任何旮旯；

• 智能眼镜代表着 AI 技能落地的一个重要方向。

与此一同，量子位在不改动本意的根底上，对部分问题进行了翻译收拾。

“下一代 AI 或许根据非生成式”。

Q：怎么看待一边是收益递减，一边是企业们纷繁押注生成式 AI？

LeCun：毫无疑问，生成式 AI 很有用，尤其是编程帮手之类的。近来人们正在评论 Agent 体系，但它还并不彻底牢靠。

从技能演示到实践布置需求巨大跨过，相似 10 年前自动驾驶的窘境 —— 初期演示冷艳，但规划化落地极难。

曩昔七十年，人工智能范畴一直在重复这样的前史：人们提出一个新范式，然后声称这将到达人类智能水平，但每次都被证明是过错的。要么缺少泛化性，要么被证明只拿手某个子使命而非通用使命。

所以，咱们应该对它们进行很多出资，尤其是投向运转它们的很多根底设施。实践上，很多资金都涌向了 AI 根底设施，这并非为了练习 AI，而是为了让其运转起来服务潜在数十亿用户。

现在，假如咱们需求到达人类智能水平，咱们需求发明新技能。咱们还远未到达这一水平。

Q：人工智能下一步安在？应该把资源投向哪里？

LeCun：3 年前我写了一篇文章《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》（通往自主机器智能的路途），论述了未来十年 AI 研讨的方向。

我以为，未来的 AI 有必要具有几个要害才能：

• 了解物理国际 —— 不只仅是处理符号或文本，而是真实“懂”实际国际的运作规则；

• 具有推理和规划才能 —— 可以像人类相同考虑“假如这样做，会产生什么”，并拟定战略；

• 具有耐久回忆 —— 不是简略的数据存储，而是能像人类相同长时刻堆集和调用经历；

• 安全可控 ——AI 有必要严厉遵从咱们设定的方针，不能违背或“自作主张”。

人类和动物的大脑里都有一个“国际模型”—— 它让咱们能猜测实际国际的运转办法。比方，你扔出一个球，不必核算抛物线，大脑就能猜测它的落点。这种才能让咱们能规划举动，比方：“假如我现在左转，会不会撞到那辆车？”。

在 AI 范畴，咱们期望能让机器也学会这种模型。但问题是：怎么让 AI 像婴儿相同，经过调查国际来自主学习？

LLM 的成功证明了自监督学习的强壮 —— 让 AI 经过猜测文本的下一个 token 来学习言语规则。但相同的办法直接套用到视觉（比方猜测视频的下一帧）却行不通，由于实际国际的或许性太多，无法像文字那样用概率散布建模。

咱们提出的处理方案是 JEPA（联合嵌入猜测架构）。，它不直接生成像素级的猜测，而是在一个更笼统的“表征空间”里进行推理。这有点像人类的大脑 —— 咱们不会在脑子里烘托每一帧画面，而是用更高效的办法了解国际。

风趣的是，现在咱们都在议论生成式 AI，但我的直觉是，下一代 AI 的打破或许会来自非生成式模型。

这便是我的考虑方向 ——LLM 的迸发没有改动它，反而让我更深信：AI 的下一个打破，在于让机器真实“了解”国际，而不只仅是生成内容。

“AI 的未来是像动物相同考虑”。

Q：怎么看待 AGI？

LeCun：我深信未来必然会呈现全面逾越人类智能的机器体系 —— 这不是能否完成的问题，而是时刻问题。

当时 AI 已经在特定范畴展现出逾越人类的才能（比方围棋、图像识别），但真实的应战在于构建可以像生物相同习惯实际国际的智能体。

我有必要指出，“AGI”这个词具有误导性。它暗示人类智能是“通用”的，而实践上，人类智能极端。专业化。。咱们的大脑是进化的产品，只拿手处理对生存有用的问题，而不是真实“通用”的核算。

咱们觉得自己“通用”，仅仅由于咱们对无法了解的问题底子认识不到。所以，我更倾向于用。“高档机器智能（AMI）”。这个概念，它在 Meta 内部也被称为“Ami”（法语“朋友”的意思），而不是误导性的“AGI”。

我不以为 AGI（或 AMI）会在下一年或未来两年内完成。但。十年内。，咱们或许会取得严重进展。当然，这取决于咱们能否添补当时缺失的要害技能。

前史告知咱们，AI 的打破总是比预期更难。比方，深度学习在 20 世纪 80 时代就被提出，但直到 2010 年后才真实迸发。所以，我坚持。慎重达观。—— 我信任咱们能成功，但绝不会像某些人幻想的那么快。

今日的 AI（比方大言语模型）在某些使命上体现惊人，比方经过律师考试（实质是信息检索）、生成代码（语法严厉，相对简单）、总结和改写文本。

但它们有一个丧命缺点：无法处理从未见过的新问题。。比方，让最好的大言语模型去做最新的奥数题，它们简直得零分，由于它们没有练习过相似的标题。

更要害的是，它们。没有真实的推理才能。。所谓的“思想链”（Chain-of-Thought）仅仅让模型生成更多文本，而不是像人类那样进行笼统推理。

人类和动物（比方猫、老鼠）的智能中心，不是言语，而是。对物理国际的建模和举动规划。。例如：

• 空间推理：假如我让你幻想一个立方体旋转 90 度，你能在脑中模仿，而不需求言语描绘；

• 分层规划：假如我要从纽约去巴黎，我不会一步步核算“先迈左脚仍是右脚”，而是笼统成“打车 → 机场 → 飞机”；

• 动作学习：猫能学会开门、松鼠能记住藏食物的方位，它们没有言语，但能经过调查和测验把握杂乱技能。

这才是真实的智能，而今日的 AI 彻底做不到这一点。

要让 AI 到达动物（乃至人类）的智能水平，咱们需求：

• 1、。树立国际模型。：让 AI 能模仿物理规则（比方重力、物体互动）；

• 2、。分层举动规划。：像人类相同，从高层次方针分化到详细动作；

• 3、。非言语推理。：真实的智能不依赖言语，而是根据笼统表征；

• 4、。习惯不确定性。：实际国际是紊乱的、接连的，不像言语那样结构化。

假如能让 AI 到达猫的智能水平，就已经是巨大打破。今日的 AI 能在棋盘上打败人类，但一只猫对物理国际的了解，依然远超最先进的大言语模型。

咱们离真实的人类级 AI 还有间隔，但方向是清晰的：不是让 AI 更拿手言语，而是让它像动物相同了解国际、规划举动。。这需求全新的架构，而不只仅是更大的言语模型。

我信任，未来十年，咱们会看到严重进展 —— 但绝不会是“忽然觉悟”的超级 AI，而是逐渐挨近生物智能的机器。

“咱们对 DeepSeek 的呈现并不意外”。

Q：Meta 的人工智能战略是怎样的？

LeCun：作为 Meta 的 AI 负责人，我想同享一下咱们决议开源 LLaMA 系列模型的战略考虑。

这个决议源于几个要害考量：首要，从道德视点来看，开源是正确的作业。LLaMA 2 选用开源方式发布后，直接推进了整个 AI 生态体系的迸发式增加。这不只惠及企业和草创公司，更重要的是让学术界可以真实参加到前沿研讨中来。要知道，大学和研讨机构一般底子没有资源来练习自己的根底模型。

咱们的开源战略实践上产生了两个显著效果：它的确影响了少量几家闭源商业公司的利益（咱们都知道是哪几家），但它一同为不计其数的企业和研讨者发明了时机。

在教育范畴，正如 Jeff 教授说到的，LLaMA 让大学可以运转、研讨和改善这些模型。这种敞开立异方式正是 AI 范畴最需求的。

有些人或许会问：Meta 为什么要免费敞开这么重要的技能？

这其实与咱们的商业方式有关：咱们不像某些公司直接靠 AI 技能自身盈余，Meta 的中心收入来自广告。而广告业务依赖于根据这些技能构建的高质量产品、交际网络的网络效应以及用户规划和参加度。

所以，开源不只不会危害咱们的商业利益，反而能协助咱们树立更强壮的生态体系。当更多人运用和改善这些技能时，终究也会反哺咱们的产品。

在寻求人类级 AI 的路途上，开源是加快打破的要害。这或许是人类面对的最严重科技应战之一，没有任何一家公司能独占一切立异。最近 DeepSeek 等开源项目的打破就证明了这一点 —— 它们让硅谷大吃一惊，但咱们这些长时刻参加开源的人并不感到意外。

我深信以下几点：

• 立异可以来自国际任何旮旯。

• 没有人能独占好点子（除了那些自我感觉特别杰出的人）。

• 曩昔十年 AI 的快速开展，很大程度上要归功于代码和常识的敞开同享。

在 Meta，咱们将持续坚持开源战略，由于这是推进 AI 技能进步、完成真实立异的最佳途径。咱们等待与全球的研讨者和开发者一同，一同迈向更智能的未来。

“智能眼镜成技能落地重要方向”。

Q：怎么看待智能眼镜等设备的呈现？

LeCun：我以为智能眼镜代表着 AI 技能落地的一个重要方向。

在我看来，未来的 AI 帮手应该具有以下特色：

• 全天候陪同：像真实的帮手相同随时待命；

• 多感官交互：可以”看到”和”听到”用户所在的环境（在取得答应的前提下）；

• 专业化分工：不是单一帮手，而是一组各有所长的虚拟帮手团队。

风趣的是，很多人忧虑 AI 比人类聪明会带来要挟，但我以为这反而是赋能。就像在科研或企业管理中，最理想的状况便是能找到比自己更优异的人才一同作业。

最终，关于开源的重要性，我想着重就像 Linux 改动了互联网根底设施相同，开源 AI 将重塑整个职业格式。

我预见未来会有不计其数种不同的 AI 帮手，它们将根据像 Meta 这样的大公司供给的开源根底模型，由全球各地的开发者进行定制开发。这种方式不只能防止技能独占，更能促进真实的立异。

参阅链接：

• [1]https://www.youtube.com/watch?v=BytuEqzQH1U。

• [2]https://jasonhowell.substack.com/p/meta-ai-chief-yann-lacun-human-intellig。

• [3]https://aiinside.show/episode/yann-lecun-human-intelligence-is-not-general-intelligence。

本文来自微信大众号：量子位（ID：QbitAI），作者：一水。

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