Meta首席AI科学家预测：未来五年AI架构将迎来变革， “机器人十年”或将开启

近日，关于“智能体架构”的话题引发关注，Meta的首席AI科学家Yann LeCun对当前大型语言模型驱动的人工智能发展方向提出了质疑。他认为，当前的人工智能发展过于依赖3到5年内取得显著进展的“下一代 AI 预测器”，这阻碍了更强大通用人工智能及常识推理能力的发展。

LeCun指出，目前的大型语言模型主要在文本生成方面表现出色，但在规划复杂任务时存在局限。他认为，要实现真正的智能，需要解决一系列难题，例如：具备世界模型的推理能力、进行常识性预测、理解复杂因果关系以及有效进行规划。

他表示：“大型语言模型在某些情况下表现出色，但它们无法真正理解‘世界模型’的运作方式，因此需要学习预测结果、进行推理以及掌握规划能力。”

LeCun进一步解释说，当前人工智能的发展过于依赖于数据驱动的关联性和模式识别，这限制了其理解因果关系和进行抽象推理的能力。他强调：“如果我们希望人工智能能够真正理解世界并做出明智的决策，就需要构建能够模拟现实世界的环境。”

与此同时，LeCun也表示，他对AI的长期发展保持乐观，认为未来的3到5年内可能会出现重大的技术突破，推动人工智能向着更具通用性和常识推理能力的方向发展。他强调，未来的AI需要具备在虚拟环境中学习和适应复杂场景的能力。

在特定场合，LeCun还强调，超越大型语言模型的关键是 “架构创新”。他认为，AI 在架构上的创新将有助于推动人工智能走向更高级的阶段，使其具备更强的推理和认知能力。这种架构创新将带来更加可靠和实用的智能解决方案。

总而言之，Meta在人工智能架构领域的探索仍在继续，与OpenAI等其他科技公司在发展路径上存在差异，共同致力于推动人工智能技术的进步，期望创造出更具实用价值的人工智能解决方案。LeCun 强调，未来 AI 的发展，有必要突破当前依赖大数据训练的局限，探索更有效的推理和规划方法。