上周末，F(xiàn)acebook 母公司Meta在舊金山舉行了一場(chǎng)媒體活動(dòng)，慶祝其基礎(chǔ)人工智能研究團(tuán)隊(duì)成立 10 周年。

在這場(chǎng)活動(dòng)上，Meta的首席AI科學(xué)家、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)、圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆（Yann LeCun）表示，他認(rèn)為如果人類想要訓(xùn)練出一種不僅僅具備總結(jié)文本能力、而且具備某種意義上類人的感知能力和常識(shí)的人工智能系統(tǒng)，還需要幾十年的時(shí)間。

他的觀點(diǎn)與英偉達(dá)CEO黃仁勛上周的觀點(diǎn)截然不同。黃仁勛上周曾表示，人工智能將在不到五年的時(shí)間里成長(zhǎng)到“相當(dāng)有競(jìng)爭(zhēng)力”的水平，在許多腦力密集型任務(wù)上勝過(guò)人類。

未來(lái)更有可能出現(xiàn)“貓級(jí)”人工智能

楊立昆表示，在“人類級(jí)”水平的人工智能出現(xiàn)前，社會(huì)更有可能出現(xiàn)“貓級(jí)”或者“狗級(jí)”的人工智能。科技行業(yè)目前對(duì)語(yǔ)言模型和文本數(shù)據(jù)的關(guān)注，不足以創(chuàng)造出研究人員在過(guò)去幾十年來(lái)一直夢(mèng)想的那種先進(jìn)的類人人工智能系統(tǒng)。

楊立昆認(rèn)為，限制當(dāng)前人工智能發(fā)展速度的原因之一，在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源主要局限于文本。

“文本是一個(gè)非常糟糕的信息來(lái)源，”楊立昆解釋說(shuō)，目前要訓(xùn)練出一個(gè)現(xiàn)代語(yǔ)言模型，所需要的的文本量巨大，需要人類用2萬(wàn)年才能閱讀完。然而，

“即便你用相當(dāng)于兩萬(wàn)年的閱讀材料來(lái)訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)，它們?nèi)匀徊幻靼祝喝绻鸄和B相同，那么B就和A相同……世界上有很多非常基本的東西，他們沒(méi)法通過(guò)這種訓(xùn)練來(lái)了解。”

因此，楊立昆和Meta AI的其他高管一直在大力研究如何定制用于創(chuàng)建ChatGPT等應(yīng)用程序的所謂轉(zhuǎn)換器模型，以處理各種數(shù)據(jù)（包括音頻、圖像和視頻信息）。他們認(rèn)為，只有這些人工智能系統(tǒng)能發(fā)現(xiàn)這些不同類型的數(shù)據(jù)之間可能存在的數(shù)十億個(gè)隱藏的相關(guān)性，它們才更有可能達(dá)到更高的水平。

Meta高管們展示了他們的研究成果之一：一個(gè)戴著AR眼鏡打網(wǎng)球的人能夠看到AI視覺(jué)提示，教他們?nèi)绾握_地握住網(wǎng)球拍，并以完美的方式擺動(dòng)手臂。為這類數(shù)字網(wǎng)球助手提供動(dòng)力所需的AI模型，除了文本和音頻之外，還需要混合三維視覺(jué)數(shù)據(jù)。

英偉達(dá)仍將繼續(xù)受益

這些所謂的多模型人工智能系統(tǒng)代表了下一個(gè)前沿領(lǐng)域，但這一發(fā)展所需要投入的成本會(huì)更大。楊立昆預(yù)計(jì)，隨著Meta和谷歌母公司Alphabet等越來(lái)越多的公司研究更先進(jìn)的人工智能模型，英偉達(dá)可能會(huì)獲得更大的優(yōu)勢(shì)，尤其是在沒(méi)有其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手出現(xiàn)的情況下。

一直以來(lái)，英偉達(dá)都是生成式人工智能的最大受益者之一，其價(jià)格昂貴的GPU已成為用于訓(xùn)練大規(guī)模語(yǔ)言模型的標(biāo)準(zhǔn)工具。

“我認(rèn)識(shí)Jensen（黃仁勛），”楊立昆表示，英偉達(dá)可以從當(dāng)前的人工智能熱潮中獲益良多，“這是一場(chǎng)人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)，他在提供武器。”

″（如果）你認(rèn)為人工智能很流行，你就得買更多的GPU，”楊立昆談到，只要OpenAI等公司的研究人員繼續(xù)追求AGI（通用人工智能），他們就需要更多英偉達(dá)的計(jì)算機(jī)芯片。

那么，隨著Meta和其他研究人員繼續(xù)開發(fā)這類復(fù)雜的人工智能模型，科技行業(yè)是否需要更多的硬件供應(yīng)商呢？

楊立昆對(duì)此的回答是：“目前不需要，但如果有，將會(huì)更好。”

他還補(bǔ)充說(shuō)，GPU技術(shù)仍然是人工智能的黃金標(biāo)準(zhǔn)。不過(guò)，未來(lái)的計(jì)算機(jī)芯片可能不會(huì)被稱為GPU。

量子計(jì)算機(jī)的意義和可行性存疑

除了人工智能，楊立昆也對(duì)量子計(jì)算機(jī)持懷疑態(tài)度。

目前，微軟、IBM和谷歌等科技巨頭都在量子計(jì)算領(lǐng)域投入了大量資源。許多研究人員認(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)器可以在數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域（如藥物發(fā)現(xiàn)）取得巨大進(jìn)步，因?yàn)樗鼈兡軌蚴褂盟^的量子比特（而不是現(xiàn)代計(jì)算中使用的傳統(tǒng)二進(jìn)制比特）執(zhí)行多次計(jì)算。

但楊立昆對(duì)此表示懷疑：

“你用量子計(jì)算所可以解決的問(wèn)題，用經(jīng)典計(jì)算機(jī)也可以更快解決。”

“量子計(jì)算是一個(gè)迷人的科學(xué)話題，”楊立昆說(shuō)，但目前還不太清楚“量子計(jì)算機(jī)的實(shí)際意義和制造真正有用的量子計(jì)算機(jī)的可能性”。

Meta高級(jí)研究員、前技術(shù)主管邁克·施羅普夫（Mike Schroepfer）對(duì)此表示贊同。他每隔幾年就會(huì)對(duì)量子技術(shù)進(jìn)行評(píng)估，并認(rèn)為有用的量子機(jī)器“可能會(huì)在某個(gè)時(shí)候出現(xiàn)，但它的時(shí)間跨度太長(zhǎng)，與我們目前正在做的事情無(wú)關(guān)。”

來(lái)源：財(cái)聯(lián)社 作者：劉蕊