图灵奖得主杨立昆：人工智能的前世今生与未来展望
图灵奖得主杨立昆：人工智能的前世今生与未来展望
图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）近日接受Nikhil Kamath专访，深入探讨了人工智能的前世今生。从早期的GOFAI到现代的深度学习，从卷积神经网络到Transformer架构，从监督学习到自监督学习，杨立昆为我们揭示了人工智能发展的关键里程碑。同时，他还分享了对人工智能未来的展望，以及对印度年轻人的建议。
人工智能的定义与发展历程
什么是智能？
智能是一个复杂的概念，杨立昆用“盲人摸象”比喻人工智能的发展历程。早期研究主要关注逻辑推理（GOFAI）和学习能力（神经网络）两个方面，而忽略了感知等其他方面。他认为，智能是信息的集合以及吸收新技能的能力，包括快速学习新技能的能力，以及不需要学习就能解决问题的能力。
机器学习与深度学习
机器学习是AI的重要方法，深度学习是其核心。深度学习通过多层神经网络和反向传播算法，克服了早期神经网络的局限性，在图像识别、语音识别等领域取得了突破。神经网络的架构不断演进，从感知器到卷积神经网络（CNN），再到Transformer，架构的改进提升了处理不同类型数据（图像、音频、文本）的能力。
自监督学习
自监督学习是当前AI的关键进展。它通过让模型预测输入数据的一部分（如文本中的缺失单词或图像的损坏部分）来学习数据内在结构，避免了对大量人工标注数据的依赖，是大型语言模型成功的关键。
大型语言模型的局限性
大型语言模型（LLM）的局限性在于其对离散数据的依赖和缺乏对物理世界的理解。LLM擅长处理文本，但难以处理连续的高维数据（如视频），且缺乏常识和对物理世界的理解能力，远不如家猫聪明。
人工智能的未来方向
构建理解物理世界的系统
人工智能的未来在于构建能够理解物理世界并拥有持久记忆的系统。杨立昆提出了联合嵌入预测架构（JEPA）作为一种新的学习框架，能够从视频中学习并进行预测。这将实现目标驱动的AI（System 2），而非仅仅是反应式的AI（System 1）。
开源平台的主导地位
开源平台将主导未来AI发展。类似于Linux操作系统，开源AI平台将因其可移植性、灵活性和低成本而占据主导地位。
人工智能对人类智力的影响
人工智能将改变人类的智力方向。人类将不再需要专注于重复性的任务，而是将更多精力投入到更抽象的思考、决策和创造性工作中。
对印度年轻人的建议
杨立昆鼓励年轻人攻读博士学位或硕士学位，深入学习人工智能技术，并专注于特定垂直领域（如法律、金融、医疗、教育）的应用开发。
杨立昆简介
杨立昆（Yann LeCun）是深度学习领域的三位奠基人之一，与杰弗里·辛顿和约书亚·本吉奥共同获得了2018年图灵奖。他被誉为卷积神经网络（CNN）之父，其开创性的工作对现代人工智能的进步做出了巨大贡献。目前，他是纽约大学的教授，同时也是Meta首席人工智能科学家。