當(dāng)奧特曼、馬斯克、Anthropic CEO都紛紛將AGI實(shí)現(xiàn)錨定在2026年前后，LeCun無疑是直接澆了冷水：完全是胡說八道。

最新的公開演講中，他表示，系統(tǒng)要推理、規(guī)劃和理解物理世界，至少還需要幾年甚至十年的時(shí)間，這時(shí)候人工智能才能達(dá)到人類水平。

他還透露，現(xiàn)在Meta基本已經(jīng)放棄純語言模型，因?yàn)椋?strong>僅通過文本訓(xùn)練，永遠(yuǎn)不會達(dá)到接近人類水平的智能。

除此之外，他還談到當(dāng)前大模型的局限性、以目標(biāo)驅(qū)動的AI架構(gòu)，包括利用世界模型進(jìn)行推理和規(guī)劃，最后強(qiáng)調(diào)了開源AI的重要性。對于未來發(fā)展，他提到，最終機(jī)器將超越人類智能，但它們將受到控制，因?yàn)樗鼈兪悄繕?biāo)驅(qū)動的。

在不改變原意基礎(chǔ)上，量子位做了如下整理。

LeCun：“人類級別的人工智能”

（一上來，他解釋了FAIR中的“F”，不再意味著Facebook，而是代表“基礎(chǔ)的”意思）。

讓我們來探討一下人類級別的人工智能，以及我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)它，或者為什么我們可能無法做到這一點(diǎn)。

什么是人類水平的AI？

首先，我們確實(shí)需要達(dá)到人類水平的人工智能。

在未來，大多數(shù)人可能會戴上智能眼鏡或其他設(shè)備，并與它們進(jìn)行交流。這些設(shè)備將集成各種助手功能，可能不僅僅是一個(gè)，而是一整套系統(tǒng)。這意味著我們每個(gè)人都將擁有一群智能虛擬助手。因此，每個(gè)人都將成為“老板”，只不過這些“員工”并非真正的人類。我們需要構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，以基本提升人類的智能，讓人們變得更具創(chuàng)造力、更高效。

然而，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要機(jī)器能夠理解世界、記憶信息、擁有直覺、具備常識、能夠進(jìn)行推理和規(guī)劃，并且達(dá)到與人類相同的水平。

盡管你可能從一些支持者那里聽到過不同的觀點(diǎn)，但目前的人工智能系統(tǒng)還無法實(shí)現(xiàn)這些功能。因此，我們需要開發(fā)能夠?qū)W習(xí)并模擬世界基本運(yùn)作的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)需要擁有對世界如何運(yùn)作的心理模型。實(shí)際上，每只動物，包括你的貓，都擁有一個(gè)比任何現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)都要復(fù)雜的模型。

我們需要的系統(tǒng)應(yīng)該具備持久的記憶能力（這是當(dāng)前語言模型所缺乏的），能夠規(guī)劃復(fù)雜的動作序列（這也是目前的語言模型所做不到的），并且必須是可控和安全的。

僅通過文本訓(xùn)練，永遠(yuǎn)不會達(dá)到接近人類水平的智能

為此，我曾在兩年前一篇論文中提出過一個(gè)愿景：目標(biāo)驅(qū)動的人工智能。

FAIR的許多成員都在努力實(shí)現(xiàn)這一構(gòu)想，但一年半前，Meta成立了一個(gè)名為GenAI的產(chǎn)品部門，專注于人工智能產(chǎn)品的研發(fā)。因此，F(xiàn)AIR現(xiàn)在被重新定位為開發(fā)更長期的下一代人工智能系統(tǒng)。我們基本上不再專注于語言模型。

人工智能的成功，包括語言模型和其他許多系統(tǒng)，在過去五六年里，主要依賴于自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種方法是通過損壞再重建恢復(fù)。例如，你可以取一段文本，通過刪除單詞或更改其他單詞來損壞它，這可以是文本、DNA序列、蛋白質(zhì)或其他任何東西，甚至在一定程度上可以是圖像。然后，你訓(xùn)練一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來重建完整的、未損壞的輸入版本。

這是一個(gè)生成模型，因?yàn)樗噲D重建原始信號。

因此，這個(gè)紅色框就像一個(gè)代價(jià)函數(shù)，它計(jì)算輸入Y和重建的y之間的距離，這是學(xué)習(xí)過程中需要在系統(tǒng)中的參數(shù)上最小化的內(nèi)容。在這個(gè)過程中，系統(tǒng)學(xué)習(xí)到輸入的內(nèi)部表示，可以用于各種后續(xù)任務(wù)。

語言模型就是一個(gè)特殊的例子，其架構(gòu)設(shè)計(jì)為只能查看左邊的其他標(biāo)記來預(yù)測一個(gè)項(xiàng)目、一個(gè)標(biāo)記或一個(gè)單詞，不能看向未來。

這不是一個(gè)新概念，自克勞德·香農(nóng)以來就一直存在，可以追溯到20世紀(jì)50年代。但變化的是，現(xiàn)在我們有巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，由此產(chǎn)生原本沒有的特性。

然而，自回歸預(yù)測有一些主要限制，這里沒有真正意義上的推理。另一個(gè)限制是，這只適用于以離散對象、符號、標(biāo)記、單詞等形式出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，基本上你可以區(qū)分這些數(shù)據(jù)。

我們?nèi)匀蝗鄙僖恍┲匾臇|西才能達(dá)到人類水平的智能。
我這里不一定是在談?wù)撊祟愃降闹悄?，但即使是你的貓或狗能做的驚人壯舉，目前的人工智能系統(tǒng)仍然完全無法做到。10歲的孩子都能學(xué)會清理餐桌并裝滿洗碗機(jī)。17歲的孩子可以在大約20小時(shí)的練習(xí)中學(xué)會開車。但現(xiàn)在我們?nèi)匀粵]有L5自動駕駛汽車，我們當(dāng)然也沒有能夠清理餐桌并裝滿洗碗機(jī)的家用機(jī)器人。

這是我們常遇到的莫拉維克悖論，即對我們來說看起來微不足道、我們甚至不認(rèn)為是智能的事情，對機(jī)器來說卻非常非常難以做到。但是，像高級復(fù)雜的抽象思維，比如操縱語言、下棋，對機(jī)器來說似乎很容易。

也許其中一個(gè)原因在于，一個(gè)語言模型通常在20萬億個(gè)token上進(jìn)行訓(xùn)練。一個(gè)token對于一種典型語言來說，平均約為四分之三個(gè)單詞，對應(yīng)是1.5×10的13次方個(gè)單詞、6×10的13次方個(gè)字節(jié)。我們?nèi)魏稳艘x完所有這些文本，大約需要幾十萬年。這基本上是互聯(lián)網(wǎng)上公開可用的所有文本總量。

一個(gè)四歲人類孩子清醒16000小時(shí)，200萬條視神經(jīng)纖維進(jìn)入我們的大腦。每條纖維大約每秒攜帶一個(gè)字節(jié)，也許是每秒半字節(jié)，數(shù)據(jù)量大約是10的14次方個(gè)字節(jié)。

所以，一個(gè)四歲孩子看到的視覺數(shù)據(jù)與最大的語言模型在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上公開可用的文本上訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量一樣多。

從這當(dāng)中能得出這些結(jié)論：

首先，僅通過在文本上訓(xùn)練，我們永遠(yuǎn)不會達(dá)到接近人類水平的智能；

其次，視覺信息非常冗余。每根視神經(jīng)纖維每秒傳輸一個(gè)字節(jié)的信息，與視網(wǎng)膜中的光感受器相比，這已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了100:1的壓縮率。隨后這些信息進(jìn)入大腦，并在那里被擴(kuò)展了大約50倍。

冗余實(shí)際上是自監(jiān)督學(xué)習(xí)所必需的。自監(jiān)督學(xué)習(xí)只能從存在冗余的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用信息。如果數(shù)據(jù)經(jīng)過高度壓縮，這意味著它幾乎變成了隨機(jī)噪聲，你將無法從中學(xué)習(xí)到任何東西。

因此，我們將不得不通過讓系統(tǒng)基本上觀看視頻或在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行體驗(yàn)來訓(xùn)練它，以學(xué)習(xí)常識和物理知識。

放棄機(jī)器學(xué)習(xí)的四大支柱

所以再來說說這個(gè)目標(biāo)驅(qū)動架構(gòu)是什么，它與語言模型或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等有著顯著不同。因?yàn)樵谕评磉^程中不僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在起作用，實(shí)際上它運(yùn)行的是一個(gè)優(yōu)化算法。

從概念上講，它的運(yùn)作方式是這樣的：前饋過程是指你觀察到一個(gè)輸入，通過感知系統(tǒng)運(yùn)行，比如通過一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，并產(chǎn)生一個(gè)輸出的過程。

對于任何一個(gè)單一輸入，通常只有一個(gè)輸出，但在很多情況下，對于一個(gè)感知輸入，可能存在多種可能的輸出解釋。你需要的是不僅僅計(jì)算單一函數(shù)，而是能夠處理單個(gè)輸入對應(yīng)多個(gè)輸出的映射過程。

實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的唯一方法是通過隱函數(shù)，基本上就是像這里的目標(biāo)函數(shù)，即右側(cè)的紅色框所示，它主要用來衡量輸入和提議的輸出之間的兼容性，然后通過尋找與輸入最匹配的輸出值來計(jì)算最終輸出。

你可以將這個(gè)目標(biāo)想象成某種能量函數(shù)，并通過最小化這個(gè)能量來相對于輸出進(jìn)行優(yōu)化。你可能會有多個(gè)解決方案，也可能會有一些方法來遍歷這些多個(gè)解決方案。

人類的感知系統(tǒng)就是這樣做的，如果你對一個(gè)特定的感知有多種解釋，你的大腦會自發(fā)地循環(huán)遍歷這些解釋。

事實(shí)上這個(gè)概念非常悠久，它的歷史已經(jīng)超過60年。它基于優(yōu)化控制理論中的一個(gè)分支——模型預(yù)測控制。在這一領(lǐng)域中，你可以利用你的世界模型來計(jì)算一系列控制指令的效果，然后對這些指令序列進(jìn)行優(yōu)化，以確保運(yùn)動按照你的預(yù)期進(jìn)行。所有傳統(tǒng)的機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃都是采用這種方法，這并不是什么新鮮事物。

這里的新東西是我們要學(xué)習(xí)世界模型、能將現(xiàn)實(shí)世界抽象表示的感知系統(tǒng)。你可以構(gòu)建一個(gè)具有所有這些組件的整體AI系統(tǒng)。

因此，如果你的行動不是一次性的，而是一個(gè)序列，并且你的世界模型是一個(gè)真實(shí)的系統(tǒng)，它能夠告訴你在時(shí)間點(diǎn)T的世界狀態(tài)，以及你可能采取的某個(gè)行動，預(yù)測出在時(shí)間點(diǎn)T+1的世界狀態(tài)，那么你會想要預(yù)測在這種情況下，兩個(gè)行動序列將導(dǎo)致什么結(jié)果。你可以通過多次運(yùn)行你的世界模型來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

然后通過反向傳播和基于梯度的優(yōu)化方法來找出將最小化代價(jià)的兩個(gè)行動。這就是模型預(yù)測控制的基本原理。另外，世界通常不是完全確定的，你可能需要使用潛在變量來輸入到你的世界模型中。

更有趣的是，智能系統(tǒng)目前還無法解決，但人類可以輕松做到，甚至動物也能做到的事情，那就是分層規(guī)劃。

比如，你計(jì)劃一段從紐約前往巴黎的旅行。理論上你可以利用你對世界、自己身體的理解，以及你對從這里到巴黎的整體世界布局的認(rèn)知，來規(guī)劃整個(gè)旅程，包括低層次的肌肉控制。但如果細(xì)化到考慮每10毫秒的肌肉控制步驟，那將是一個(gè)巨大的數(shù)字。

因此實(shí)際上人類采用的是分層規(guī)劃的方式。你先在非常高的層次上進(jìn)行規(guī)劃，然后逐步細(xì)化，最后在通過低級肌肉控制來完成的具體行動。

這對AI系統(tǒng)的確是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。我過去一直在試圖弄清楚嬰兒在什么年齡學(xué)習(xí)關(guān)于世界的基本概念，比如像面部跟蹤、生物運(yùn)動等，這在他們學(xué)習(xí)語言和互動之前就已經(jīng)發(fā)生了。但像重力、慣性、守恒、動量這些實(shí)際上大約在嬰兒九個(gè)月左右才注意到。

過去像通過預(yù)測文本來預(yù)測視頻中的像素這種方法完全失敗了，這里我們提出了一個(gè)新的解決方案，叫做聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)（JEPA），也就是放棄預(yù)測像素，學(xué)習(xí)世界上正在發(fā)生的事情的抽象表示，然后在那個(gè)表示空間中進(jìn)行預(yù)測。兩個(gè)嵌入將被破壞的版本X送入編碼器，將Y送入編碼器，然后訓(xùn)練系統(tǒng)從X的表示中預(yù)測Y的表示。

那么如何做到這一點(diǎn)呢？

如果單純使用梯度下降和反向傳播這樣的方法來訓(xùn)練系統(tǒng)，以減少預(yù)測誤差，那么系統(tǒng)可能會失效。它可能會學(xué)習(xí)到一個(gè)恒定的表示，使得預(yù)測變得輕而易舉，但卻失去了信息量。

因此，我想讓你記住的是，嘗試重建預(yù)測器的生成架構(gòu)（例如自動編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等）與在表示空間中進(jìn)行預(yù)測的聯(lián)合架構(gòu)之間的區(qū)別。

我認(rèn)為未來在于那些聯(lián)合架構(gòu)。我們有大量的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，要學(xué)習(xí)圖像的良好表示，最好的方法是使用那些聯(lián)合架構(gòu)。

所有嘗試通過重建來學(xué)習(xí)圖像表示的方法都不是最佳選擇，它們的成效有限。盡管有些大型項(xiàng)目聲稱這些方法有效，但實(shí)際上并非如此。真正能夠帶來最佳性能的是右側(cè)的架構(gòu)。

這其實(shí)與我們在智能領(lǐng)域所做的非常相似：找到事物或現(xiàn)象的良好表示，以便進(jìn)行預(yù)測。這確實(shí)是科學(xué)的本質(zhì)。

舉個(gè)例子，如果你想預(yù)測一顆行星的軌道，行星是一個(gè)非常復(fù)雜的物體，但是你只需要知道六個(gè)參數(shù)就能實(shí)現(xiàn)預(yù)測：三個(gè)位置坐標(biāo)和三個(gè)速度向量，僅此而已。

那么接下來的問題是，我們?nèi)绾斡?xùn)練這樣一個(gè)系統(tǒng)。

為了防止系統(tǒng)崩潰，一種方法是設(shè)計(jì)一種代價(jià)函數(shù)，如果你可以測量來自編碼器的表示中的信息內(nèi)容，并嘗試最大化信息內(nèi)容或最小化負(fù)信息。你希望訓(xùn)練系統(tǒng)在輸入中提取盡可能多的信息，同時(shí)又要在那個(gè)表示空間中最小化預(yù)測誤差。系統(tǒng)將在盡可能多地提取信息和不提取不可預(yù)測的信息之間找到某種平衡。

這樣，你將得到一個(gè)良好的表示，在這個(gè)空間中你可以進(jìn)行預(yù)測。

現(xiàn)在，你如何測量信息呢？這就是事情變得有些復(fù)雜的地方。

我將跳過這個(gè)部分。有一種方法可以從基于能量的模型和能量函數(shù)的訓(xùn)練角度在數(shù)學(xué)上理解這個(gè)問題，但我沒有時(shí)間深入探討。

不過基本上我在這里告訴你的是，許多不同于以往認(rèn)知的事情。

• 放棄生成模型，轉(zhuǎn)而支持那些聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)（JEPA）；
• 放棄概率模型，轉(zhuǎn)而支持那些基于能量的模型；
• 放棄對比方法。
• 還有放棄強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這也是我過去十年一直在談?wù)摰摹?/li>

這些都是當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)中最流行的四個(gè)主要支柱。因此目前我可能不太受歡迎。

第一組方法是可以對編碼器輸出的信息進(jìn)行估計(jì)，從而測量其信息量。目前有六種已知的方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。這里的核心思想是防止系統(tǒng)崩潰并只輸出常數(shù)。

因此，我們要取編碼器輸出的變量，并確保這些變量有非零的標(biāo)準(zhǔn)差。你可以在一批樣本上將這個(gè)要求納入成本函數(shù)中，確保權(quán)重不會讓變量崩潰成常數(shù)。這是相對簡單的。

但現(xiàn)在的問題是，系統(tǒng)可能會“作弊”，使得所有變量變得相等或高度相關(guān)。因此，你必須添加另一個(gè)項(xiàng)，即最小化這些變量的協(xié)方差矩陣的非對角元素，以確保它們的獨(dú)立性。

當(dāng)然，這樣還不夠，因?yàn)樽兞恐g可能仍然存在某種相關(guān)性。于是，我們采用了另一個(gè)技巧，即將SX的維度擴(kuò)展到更高維的空間VX，然后在該空間中應(yīng)用方差協(xié)方差正則化，這似乎足夠了。

但這里有一個(gè)細(xì)節(jié)，我在這里最大化的是信息內(nèi)容的上界，我期望實(shí)際的信息內(nèi)容能隨著上界的最大化而增加。我真正需要的是一個(gè)下界，這樣我就可以推動下界，從而增加信息量。遺憾的是，我們目前沒有信息內(nèi)容的下界，或者如果有但是不知道如何計(jì)算它。

第二組方法，被稱之為“蒸餾風(fēng)格方法”，它以神秘的方式發(fā)揮作用。Grill發(fā)現(xiàn)了這一方法，盡管其機(jī)制尚不完全清晰，但這種方法的效果非常好。

它的核心思想是只更新模型的一部分，而在另一部分不進(jìn)行梯度的反向傳播，并通過一種有趣的方式共享權(quán)重。

關(guān)于這一方法，已有眾多論文進(jìn)行了探討。

如果你想通過完全監(jiān)督的方式訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來學(xué)習(xí)圖像的良好表示，這種方法和其他任何方法一樣有效。特別是在圖像受損是通過遮罩的方式時(shí)，我們最近的工作也涉及到了視頻領(lǐng)域。我們可以訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來提取視頻的良好表示，并將此用于下游任務(wù)，比如動作識別等。這包括取一段視頻，對其部分進(jìn)行遮罩，通過模型運(yùn)行它，并在表示空間中進(jìn)行預(yù)測，然后使用這種蒸餾技巧來防止系統(tǒng)崩潰，效果很好。

因此，如果我們在未來的這個(gè)項(xiàng)目中取得成功，最終開發(fā)出能夠進(jìn)行推理、規(guī)劃、理解物理世界的系統(tǒng)，這可能需要數(shù)年甚至十年的時(shí)間，才能使一切正常運(yùn)作。

所以，如果我們能夠成功實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們將擁有真正能夠調(diào)解我們與數(shù)字世界所有交互的系統(tǒng)。它們能夠回答我們所有的問題，始終與我們相伴。它們基本上將成為所有人類知識的集合。這感覺不像是一個(gè)產(chǎn)品，而更像是一種基礎(chǔ)設(shè)施，就像互聯(lián)網(wǎng)一樣。

機(jī)器將超越人類智能，但它們將受到控制

這個(gè)AI平臺必須是開源的。因?yàn)槲覀冃枰斯ぶ悄苤志邆涠鄻有?，能夠理解全球所有的語言、文化和價(jià)值體系。

然而，你不可能某一家公司生產(chǎn)的單一助手那里獲得這樣的能力。這種多樣性必須來自全球的貢獻(xiàn)。當(dāng)然，訓(xùn)練定義模型的成本非常高昂，因此只有少數(shù)公司有能力做到這一點(diǎn)。如果像Meta這樣的公司能夠在開源領(lǐng)域提供基礎(chǔ)模型，那么全球各地都可以根據(jù)自己的需求對它們進(jìn)行微調(diào)。

達(dá)到人類水平的人工智能需要多長時(shí)間？我不知道，可能需要數(shù)年到數(shù)十年。這個(gè)過程中存在很大的不確定性，并且有許多問題需要解決，而且它可能幾乎肯定比我們想象的要困難得多。

它不會在一夜之間發(fā)生。它將是一個(gè)漸進(jìn)的進(jìn)化過程。

因此，它不會像有一天我們突然揭開了人工智能的秘密——打開一臺機(jī)器，就立即擁有了超級智能，然后我們所有人都被一個(gè)超級智能系統(tǒng)所取代。

機(jī)器將超越人類智能，但它們將受到控制，因?yàn)樗鼈儗⑹悄繕?biāo)驅(qū)動的。我們給它們設(shè)定目標(biāo)，它們實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。就像我們這里的許多人都是行業(yè)、學(xué)術(shù)界或其他領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者一樣。有很多與我共事的人比我更聰明，但這并不意味著他們想要統(tǒng)治或接管。

故事就講到這里，當(dāng)然背后也存在風(fēng)險(xiǎn)。