【热点】Meta首席科学家：AI超越人类还需要几十年

Meta的首席科学家、深度学习先驱杨立昆（Yann LeCun）表示，他认为当前的人工智能系统距离达到某种感知能力还需要几十年的时间。届时，配备常识的人工智能系统的能力将超越仅仅以创造性的方式总结大量文本。

他的观点与英伟达CEO黄仁勋形成鲜明对比，后者最近表示，人工智能将在不到五年的时间内与人类“相当竞争”，并在许多脑力密集型任务上击败人类。

“我认识黄仁勋。”杨立昆在最近一次纪念Meta人工智能研究团队成立10周年的活动中说道，黄仁勋可以从人工智能热潮中获益匪浅， “这是一场人工智能战争，而他正在提供武器。”

“如果你认为AGI已经流行，你就必须购买更多的GPU。”杨立昆在谈到技术人员试图开发与人类智能水平相当的通用人工智能时说道，只要OpenAI等公司的研究人员继续追求AGI，他们就需要更多英伟达的计算机芯片。

杨立昆表示，社会更有可能在人类水平的人工智能出现之前几年获得“猫水平”或“狗水平”的人工智能。科技行业目前对语言模型和文本数据的关注，不足以创建研究人员几十年来一直梦想的先进类人人工智能系统。

“文本是一种非常贫乏的信息来源。”他解释说，人类可能需要2万年才能阅读用于训练现代语言模型的大量文本，“用相当于2万年的阅读材料来训练一个系统，他们仍然不明白如果A与B相同，那么B就与A相同。”

“世界上有很多非常基本的事情，他们只是无法通过这种培训得到。”杨立昆说。

因此，杨立昆和其他Meta AI高管一直在大力研究如何定制用于创建ChatGPT等应用程序的“Transformer”模型，以处理各种数据，包括音频、图像和视频信息。人们认为，这些人工智能系统越能发现这些不同类型的数据之间可能存在的数十亿个隐藏的关联，它们就越有可能实现更神奇的壮举。

Meta的一些研究包括可以帮助教人们如何在佩戴该公司的Project Aria增强现实AR眼镜时更好地打网球的软件，该眼镜将数字图形融入现实世界。高管们展示了一个演示，其中佩戴AR眼镜的人在打网球时能够看到视觉提示，教他们如何正确握住网球拍并以完美的方式挥动手臂。为这种类型的数字网球助理提供动力所需的人工智能模型，除了文本和音频之外，还需要混合三维视觉数据，可以让数字助理无需说话。

这些多模式人工智能系统代表了下一个前沿领域，但它们的开发成本并不低。在Meta和Google母公司Alphabet等越来越多的公司争相研究更先进的人工智能模型的情况下，英伟达可能会获得更多优势，特别是在没有其他竞争出现的情况下。

英伟达一直是生成式人工智能的最大受益者，其昂贵的GPU成为用于训练大规模语言模型的标准工具。Meta依靠1.6万个英伟达A100 GPU来训练其Llama AI软件。

当被提问，随着复杂人工智能模型的开发继续，科技行业是否需要更多的硬件提供商时，杨立昆表示，虽然不需要，但如果能有就太好了。他补充说，GPU技术仍然是人工智能的黄金标准，但未来的计算机芯片可能不会被称为GPU。

“你将有望看到新的芯片是，它们不是图形处理单元，它们只是神经深度学习加速器。”杨立昆说。

他还对量子计算有些怀疑。微软、IBM、Google等科技巨头都在量子计算上投入了资源。Meta 之外的许多研究人员认为，量子计算机可以推动药物发现等数据密集型领域的进步，因为它们能够使用所谓的量子位，而不是传统二进制位执行多种计算。

“用量子计算可以解决的问题数量，用经典计算机可以更有效地解决。”杨立昆说，“量子计算是一个令人着迷的科学话题”，但目前尚不清楚“实际相关性以及实际制造真正有用的量子计算机的可能性”。

Meta高级研究员、前技术主管迈克·施罗普弗（Mike Schroepfer）对此表示同意。他说，自己每隔几年就会评估一次量子技术，并相信有用的量子机器“可能会在某个时候出现，但它的时间跨度如此之长，以至于与我们正在做的事情无关” 。

“我们十年前建立人工智能实验室的原因是，很明显，这项技术将在未来几年内实现商业化。”施罗普弗说。