一場(chǎng)關(guān)于人工智能未來(lái)發(fā)展方向的激烈爭(zhēng)論,在兩位頂級(jí)科學(xué)家之間展開(kāi)。圖靈獎(jiǎng)得主、“深度學(xué)習(xí)之父”Yann LeCun近日公開(kāi)質(zhì)疑當(dāng)前硅谷主流的AI發(fā)展路線,認(rèn)為依靠大模型實(shí)現(xiàn)通用人工智能(AGI)的設(shè)想完全不切實(shí)際。這一觀點(diǎn)迅速引發(fā)了DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis的反駁,雙方圍繞智能的本質(zhì)展開(kāi)了深入探討。
在最新一期播客節(jié)目中,LeCun毫不留情地指出,當(dāng)前主流的AGI發(fā)展路徑存在根本性缺陷。他批評(píng)業(yè)界過(guò)度依賴(lài)擴(kuò)大模型規(guī)模、使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練以及人工后訓(xùn)練的修正方式,認(rèn)為這些方法只是用規(guī)模掩蓋了結(jié)構(gòu)上的問(wèn)題。他以人類(lèi)大腦為例,指出雖然理論上具備圖靈完備性,但在實(shí)際計(jì)算任務(wù)中效率極低,遠(yuǎn)不及專(zhuān)門(mén)的棋類(lèi)引擎。這種高度專(zhuān)門(mén)化的特性,使得"通用"一詞用于描述人類(lèi)智能并不準(zhǔn)確。
LeCun進(jìn)一步通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算論證其觀點(diǎn)。他估算人類(lèi)大腦連接組能表示的布爾函數(shù)上限為2^(3.2×101?),而一個(gè)簡(jiǎn)單的視覺(jué)任務(wù)涉及的函數(shù)空間高達(dá)2^(2^1000000),兩者相差懸殊。這表明人類(lèi)智能在可能函數(shù)空間中實(shí)際上是極端專(zhuān)門(mén)化的存在,只是由于絕大多數(shù)函數(shù)對(duì)我們而言如同隨機(jī)噪聲,才產(chǎn)生了通用的錯(cuò)覺(jué)。基于此,他斷言當(dāng)前大模型路線無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的AGI,并宣布將離開(kāi)meta創(chuàng)辦AMI Labs,專(zhuān)注于"世界模型"的研究。
針對(duì)LeCun的批評(píng),Hassabis從概念辨析的角度展開(kāi)回應(yīng)。他指出對(duì)方混淆了"通用智能"與"普適智能"的區(qū)別:前者強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)在不同任務(wù)間遷移學(xué)習(xí)的能力,后者則要求在所有任務(wù)上達(dá)到最優(yōu)性能。Hassabis認(rèn)為,人類(lèi)大腦作為已知最復(fù)雜的系統(tǒng),雖然受限于無(wú)免費(fèi)午餐定理會(huì)產(chǎn)生一定專(zhuān)門(mén)化,但其能夠在科學(xué)發(fā)現(xiàn)、工程制造等領(lǐng)域取得驚人成就,正是高度通用性的最好證明。他強(qiáng)調(diào),基于Transformer的大模型與人類(lèi)大腦都是近似圖靈完備的系統(tǒng),擴(kuò)大規(guī)模仍是實(shí)現(xiàn)AGI的關(guān)鍵路徑。
這場(chǎng)爭(zhēng)論背后,是兩種截然不同的技術(shù)路線之爭(zhēng)。LeCun押注的"世界模型"路線,試圖通過(guò)構(gòu)建能夠理解物理世界的系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能突破;而Hassabis領(lǐng)導(dǎo)的DeepMind則沿著Transformer架構(gòu)和擴(kuò)展法則(Scaling Law)持續(xù)推進(jìn),近期在AlphaFold、Gemini等項(xiàng)目上取得重大突破。Hassabis更因蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn),與團(tuán)隊(duì)共同獲得2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng),這為他的觀點(diǎn)增添了實(shí)踐依據(jù)。
特斯拉CEO馬斯克也加入討論,公開(kāi)支持Hassabis的觀點(diǎn)。這場(chǎng)爭(zhēng)論已超越學(xué)術(shù)范疇,成為關(guān)乎AI未來(lái)十年發(fā)展方向的重要分歧。隨著LeCun以35億美元估值為AMI Labs融資5億歐元,以及DeepMind持續(xù)加大模型規(guī)模投入,兩種路線的競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入白熱化階段。五年后,這場(chǎng)爭(zhēng)論或許將迎來(lái)階段性答案,但無(wú)論結(jié)果如何,它已促使學(xué)界重新思考智能的本質(zhì)與實(shí)現(xiàn)路徑。




















