YannLeCun人工智能的智商还不如一只猫

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Meta（META）公司首席人工智能科学家Yann LeCun认为，当前人工智能技术远未达到人类水平的智能，甚至不如猫。尽管相信人工智能最终会达到人工通用智能（AGI），但这可能需要比预期更长的时间。他指出，现有大型语言模型（LLM）的参数量与猫的大脑突触数量相当，但它们远不如猫聪明，这暗示我们在概念上缺少重要的东西。LeCun强调，人工智能超越人类智能可能需要10至20年甚至更长时间。

Meta（META）公司的首席人工智能科学家Yann LeCun被业内誉为“深度学习之父”之一，他认为对于强大人工智能模型的普遍恐惧在很大程度上是杞人忧天的，因为当前的人工智能技术远未达到人类水平的智能，甚至不如一只猫。尽管他确信人工智能最终会达到所谓的通用人工智能（AGI）阶段，但这个时间可能比大多数研究人员估计的要长得多。

“我们离人类水平的智能真的还很远。有关使用大型语言模型（LLM）提供制造化学武器或生物武器的说法是错误的，”LeCun在本周迪拜世界政府峰会的现场采访中表示。

“那些系统是根据公共数据训练的。它们实际上无法创造任何东西，至少在今天是这样，”他继续解释道。“也许将来这些系统会变得足够智能，可以给出比你使用搜索引擎更好的有用信息。但是今天还不是这样。”

这位法国科学家与 Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 一起因其对人工神经网络研究的贡献而获得了2018年图灵奖，他曾经说过，即使是今天最先进的人工智能系统，也比一只家猫的常识少。

“一只家猫的大脑约有8亿个神经元。你必须乘以2000才能得到突触的数量，或者说神经元之间的连接，这相当于LLM中参数的数量，”LeCun说道，指出最大的LLM大约有与猫的大脑突触数量相同数量的参数。例如，OpenAI的GPT-3.5模型，它给免费版的ChatGPT赋能，有1750亿个参数。更先进的GPT-4，据说运行在8个语言模型上，每个模型有2200亿个参数。

“所以也许我们的规模与一只猫相当。但为什么这些系统不如猫聪明呢？”LeCun问道。“一只猫能记住，能理解物理世界，能规划复杂的动作，能进行一定程度的推理——实际上比最大的LLM要好得多。这告诉你，我们在概念上缺少一些重要的东西，以使机器像动物和人类一样聪明。”

供参考，一只狗的大脑约有20亿个神经元，成熟的人类大脑约有1000亿个。

当被问及人工智能何时会真正超越人类智能时，LeCun说，“可能超过10年，也许在20年内。”然后他迅速补充道，“当我说这个的时候，我承担了很大的风险，因为过去65年来，每一个人工智能研究者都对这类预测过于乐观……显然是错误的。”

LeCun于2013年加入Meta公司，担任该公司的人工智能研究总监，后来被任命为副总裁兼首席人工智能科学家。他是Meta的基础人工智能研究（FAIR）团队的成员，该团队由加拿大计算机科学家Joelle Pineau领导。LeCun也是纽约大学的计算机科学教授，兼任纽约大学数据科学中心和Courant数学科学研究所的兼职教师。