財(cái)聯(lián)社12月4日訊（編輯 劉蕊）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(lèi)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(lèi)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(lèi),。

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(lèi)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(lèi)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(lèi)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,?！?/p>

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(lèi)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(lèi)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?！?/strong>