12月4日消息，英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛不久前宣稱，超級人工智能（AI）將在五年內(nèi)趕超人類。對此，F(xiàn)acebook母公司Meta首席科學家、深度學習先驅(qū)楊立昆（Yann LeCun）的觀點截然相反。他認為，超級智能不會很快到來。
Meta最近在舊金山舉行了一場媒體活動，慶祝其基礎(chǔ)人工智能研究團隊成立10周年。楊立昆在活動中表示，他認為目前的人工智能系統(tǒng)還需要幾十年的時間才能達到某種意義上的類人感知能力。屆時，這些具備常識的人工智能系統(tǒng)更加強大，不再僅僅限于以創(chuàng)造性的方式總結(jié)堆積如山的文本。
對于黃仁勛的觀點，楊立昆評論道：“我了解黃仁勛，這位英偉達首席執(zhí)行官從人工智能熱潮中獲益良多。這是一場人工智能戰(zhàn)爭，而它在提供武器?！?/p>
在談到試圖開發(fā)通用人工智能（AGI）的技術(shù)人員時，楊立昆說：“如果要開發(fā)AGI，你就必須購買更多的GPU?！盇GI是一種與人類智能水平相當?shù)娜斯ぶ悄堋Ｖ灰狾penAI等公司的研究人員繼續(xù)追求AGI，他們就會需要更多英偉達的計算機芯片。
楊立昆表示，在人類智能水平的人工智能出現(xiàn)前，社會上更有可能出現(xiàn)“貓級”或“狗級”的人工智能。科技行業(yè)目前對語言模型和文本數(shù)據(jù)的關(guān)注，不足以創(chuàng)造出研究人員幾十年來一直夢想的那種先進的類人人工智能系統(tǒng)。
楊立昆解釋稱：“文本是非常糟糕的信息來源，人類可能需要2萬年才能閱讀完用于訓練現(xiàn)代語言模型的文本數(shù)量。而即使用相當于兩萬年的閱讀材料來訓練一個系統(tǒng)，它們可能仍然無法理解：如果A和B相同，那么B就和A相同。世界上有很多非?；镜臇|西，大模型還沒有通過這種訓練?！?/p>
因此，楊立昆和Meta AI部門的其他高管始終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。他們認為，這些人工智能系統(tǒng)越能發(fā)現(xiàn)這些不同類型數(shù)據(jù)之間可能存在的數(shù)十億個隱藏相關(guān)性，它們就越有可能實現(xiàn)更困難的任務(wù)。
Meta的研究包括一種軟件，它可以幫助人們在佩戴該公司的Project Aria增強現(xiàn)實眼鏡時，教人們?nèi)绾胃玫卮蚓W(wǎng)球，這種眼鏡可以將數(shù)字圖形融入現(xiàn)實世界。高管們已經(jīng)進行了演示，一個戴著增強現(xiàn)實眼鏡打網(wǎng)球的人能夠看到視覺提示，教他們?nèi)绾握_地握住網(wǎng)球拍，并以完美的方式擺動手臂。為這類數(shù)字網(wǎng)球助手提供動力所需的人工智能模型，除了文本和音頻之外，還需要混合三維視覺數(shù)據(jù)，以支持數(shù)字助手與人交流。
這些所謂的多模式人工智能系統(tǒng)代表了下一個前沿領(lǐng)域，但它們的開發(fā)并不便宜。隨著Meta和谷歌母公司Alphabet等越來越多的公司研究更先進的人工智能模型，英偉達可能會獲得更大的優(yōu)勢，尤其是在沒有其他競爭對手出現(xiàn)的情況下。
英偉達一直是生成式人工智能熱潮的最大受益者，其昂貴的圖形處理單元已成為用于訓練大語言模型的標準工具。Meta依靠16000個英偉達A100 GPU來訓練其Llama AI軟件。
當被問及，隨著Meta和其他研究人員繼續(xù)開發(fā)這類復雜的人工智能模型，科技行業(yè)是否需要更多的硬件供應(yīng)商時，楊立昆稱：“新模型不需要它，但它會很好?！?他補充說，當談到人工智能時，GPU技術(shù)仍然是黃金標準。不過，未來的計算機芯片可能不會被稱為GPU。
楊立昆也對量子計算持懷疑態(tài)度，盡管微軟、IBM和谷歌等科技巨頭都投入了大量資源。Meta之外的許多研究人員認為，量子計算機可以在數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域（如藥物發(fā)現(xiàn)）取得巨大進步，因為它們能夠使用所謂的量子比特執(zhí)行多次計算，而不是現(xiàn)代計算中使用的傳統(tǒng)二進制比特。
但楊立昆對此表示懷疑。他說：“你可以用量子計算解決的問題，也可以用經(jīng)典計算機更有效地解決。量子計算只是一個迷人的科學話題，目前還不太清楚其實際意義，以及制造真正有用的量子計算機是否可行?！?/p>
Meta高級研究員、前技術(shù)主管邁克·施羅普夫（Mike Schroepfer）對此表示贊同，他每隔幾年就會對量子技術(shù)進行評估，并認為有用的量子機器“可能會在某個時候出現(xiàn)，但它的時間跨度太長，無助于我們正在做的事情”。
施羅普夫還稱：“十年前我們成立人工智能實驗室的原因是，很明顯，這項技術(shù)將在未來幾年的時間框架內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)化。” （小?。?/p>
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