根據CNBC 的Jonathan Vanian 報導，Meta 首席人工智慧科學家、深度學習領域的知名人物Yann LeCun 最近對人工智慧的進展提供了紮實的觀點。他的觀點與英偉達執行長黃仁勳等產業領袖的更樂觀的預測形成了發人深省的平衡。
LeCun 對人工智慧通往感知之路的現實看法
LeCun 認為，目前的人工智慧系統距離實現任何形式的感知能力還有幾十年的時間，常識能力仍然是一個遙遠的目標。這一觀點與黃的主張形成鮮明對比，黃的主張人工智慧可以在短短五年內與人類的能力相提並論。 LeCun 在慶祝Facebook 基礎人工智慧研究團隊成立10 週年的活動期間發表了這番言論，該團隊標誌著人工智慧發展的一個里程碑。
潛在的人工智慧戰爭和商業利益
LeCun 的言論也揭示了推動人工智慧產業的商業動態。他尖銳地指出，英偉達作為人工智慧研究必需的GPU 的主要供應商，在推動人工智慧炒作方面擁有既得利益。他用英偉達提供武器的「人工智慧戰爭」比喻強調了先進人工智慧技術的激烈競爭和商業利益。
人工智慧目前的局限性和未來的道路
LeCun 在強調人工智慧的限制時強調，儘管接受了大量文字的訓練，但當今的人工智慧仍缺乏基本的理解。例如，儘管經過了相當於人類閱讀2 萬年的訓練，人工智慧系統仍然難以理解基本的邏輯概念。這項限製表明，業界對語言模型和文字資料的關注可能不足以開發先進的類人人工智慧系統。
Meta 的人工智慧開發多模式方法
根據CNBC 報導，在LeCun 的指導下，Meta 正在探索結合文字、音訊、圖像和視訊資料的多模態AI 系統。這種方法旨在發現不同資料類型之間的相關性，從而有可能實現更先進的人工智慧功能。 Meta 的研究包括擴增實境應用，例如使用AR 眼鏡來改善網球訓練——該計畫需要視覺、文字和聽覺數據處理的複雜組合。
AI 硬體格局：Nvidia 的主導地位和未來的可能性
CNBC 表示，Nvidia 的GPU 已成為訓練大規模AI 模型的事實上的標準，Meta 本身在其Llama AI 軟體中使用了16,000 個Nvidia A100 GPU。然而，LeCun 表示，未來可能會出現專用人工智慧晶片，超越傳統GPU，轉向更專注的神經、深度學習加速器。
量子運算：人工智慧增強的遙遠夢想
LeCun 和Meta 的高級研究員Mike Schroepfer 對量子運算對人工智慧的直接影響表示懷疑。儘管量子機器有可能徹底改變資料密集型領域，但他們認為量子運算是一項令人著迷的科學事業，與當前人工智慧進步的實際相關性不確定。
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