通信界訊 12月4日消息，英偉達(dá)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(xué)家、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)楊立昆（Yann LeCun）的觀點(diǎn)截然相反。他認(rèn)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(tuán)隊(duì)成立10周年。楊立昆在活動中表示，他認(rèn)為目前的人工智能系統(tǒng)還需要幾十年的時(shí)間才能達(dá)到某種意義上的類人感知能力。屆時(shí)，這些具備常識的人工智能系統(tǒng)更加強(qiáng)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(diǎn)，楊立昆評論道：“我了解黃仁勛，這位英偉達(dá)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。”
在談到試圖開發(fā)通用人工智能（AGI）的技術(shù)人員時(shí)，楊立昆說：“如果要開發(fā)AGI，你就必須購買更多的GPU。”AGI是一種與人類智能水平相當(dāng)?shù)娜斯?a class="channel_keylink" href="/search.asp">智能。只要OpenAI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(dá)的計(jì)算機(jī)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(jìn)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(xùn)練現(xiàn)代語言模型的文本數(shù)量。而即使用相當(dāng)于兩萬年的閱讀材料來訓(xùn)練一個(gè)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。世界上有很多非常基本的東西，大模型還沒有通過這種訓(xùn)練。”
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(rèn)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(gè)隱藏相關(guān)性，它們就越有可能實(shí)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(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡時(shí)，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(shí)世界。高管們已經(jīng)進(jìn)行了演示，一個(gè)戴著增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)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?jǐn)?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(gè)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(jìn)的人工智能模型，英偉達(dá)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(dá)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(xùn)練大語言模型的標(biāo)準(zhǔn)工具。Meta依靠16000個(gè)英偉達(dá)A100 GPU來訓(xùn)練其Llama AI軟件。
當(dāng)被問及，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)商時(shí)，楊立昆稱：“新模型不需要它，但它會很好。” 他補(bǔ)充說，當(dāng)談到人工智能時(shí)，GPU技術(shù)仍然是黃金標(biāo)準(zhǔn)。不過，未來的計(jì)算機(jī)芯片可能不會被稱為GPU。
楊立昆也對量子計(jì)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(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)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^的量子比特執(zhí)行多次計(jì)算，而不是現(xiàn)代計(jì)算中使用的傳統(tǒng)二進(jìn)制比特。
但楊立昆對此表示懷疑。他說：“你可以用量子計(jì)算解決的問題，也可以用經(jīng)典計(jì)算機(jī)更有效地解決。量子計(jì)算只是一個(gè)迷人的科學(xué)話題，目前還不太清楚其實(shí)際意義，以及制造真正有用的量子計(jì)算機(jī)是否可行。”
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(jìn)行評估，并認(rèn)為有用的量子機(jī)器“可能會在某個(gè)時(shí)候出現(xiàn)，但它的時(shí)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(shí)驗(yàn)室的原因是，很明顯，這項(xiàng)技術(shù)將在未來幾年的時(shí)間框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。”
