大語(yǔ)言模型發(fā)展瓶頸：文本訓(xùn)練無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)級(jí)智能
隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，大語(yǔ)言模型已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。然而，最近圖靈獎(jiǎng)得主、Meta首席AI科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）對(duì)大語(yǔ)言模型的發(fā)展提出了新的看法，他認(rèn)為現(xiàn)有的AI技術(shù)，如大語(yǔ)言模型，本質(zhì)上是基于文本訓(xùn)練并通過(guò)統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成答案，存在局限性。他認(rèn)為，大語(yǔ)言模型的發(fā)展已經(jīng)接近瓶頸，進(jìn)一步獲取數(shù)據(jù)不僅成本高昂，而且難以達(dá)到預(yù)期效果。
首先，我們需要明確一點(diǎn)：大語(yǔ)言模型是一種能夠處理大量文本數(shù)據(jù)，并能夠生成自然語(yǔ)言的AI技術(shù)。然而，這種技術(shù)并沒(méi)有真正理解物理世界和其中的關(guān)系，也沒(méi)有真正的推理能力。它只是在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練以進(jìn)行檢索和生成，缺乏對(duì)物理世界的理解和抽象推理能力。
楊立昆指出，現(xiàn)有的AI技術(shù)無(wú)法像人類(lèi)一樣運(yùn)用常識(shí)和心理模型思考并解決新的問(wèn)題。人類(lèi)能夠通過(guò)觀(guān)察和理解現(xiàn)實(shí)世界來(lái)形成心理模型，并在新的情境中應(yīng)用這些模型。而現(xiàn)有的AI大模型只是在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練以進(jìn)行檢索和生成，缺乏對(duì)物理世界的理解和抽象推理能力。
此外，楊立昆還指出，大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增長(zhǎng)帶來(lái)的回報(bào)正在逐漸遞減。僅僅通過(guò)擴(kuò)大大語(yǔ)言模型的規(guī)模和訓(xùn)練更多數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)水平的AI，因?yàn)榇竽Ｐ腿狈φ嬲耐评砟芰蛯?duì)物理世界的理解能力。這也就意味著，現(xiàn)有的AI技術(shù)無(wú)法真正地理解現(xiàn)實(shí)世界，也無(wú)法進(jìn)行真正的推理和規(guī)劃。
然而，楊立昆也指出，真正的AI需要理解物理世界，擁有持久的記憶，支持推理和規(guī)劃。他相信，未來(lái)的AI系統(tǒng)需要能夠處理現(xiàn)實(shí)世界中的各種情況，并能夠根據(jù)已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和規(guī)劃。這樣的系統(tǒng)才能夠真正地理解現(xiàn)實(shí)世界，并具備真正的智能。
盡管如此，我們也不能忽視當(dāng)前AI技術(shù)的巨大進(jìn)步。我們已經(jīng)看到AI在許多領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成果，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)駕駛等。但是，我們也需要認(rèn)識(shí)到AI技術(shù)的局限性，并努力探索新的方法和技術(shù)來(lái)克服這些限制。
楊立昆正在研究一種新的系統(tǒng)，旨在通過(guò)建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)物理世界的行為，從而幫助AI“理解”現(xiàn)實(shí)。這種新的系統(tǒng)可能會(huì)為AI提供一種新的視角和方法，使其能夠更好地理解和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)世界中的各種情況。
總的來(lái)說(shuō)，雖然大語(yǔ)言模型的發(fā)展已經(jīng)取得了一定的成果，但它們?nèi)匀淮嬖诰窒扌?。僅僅通過(guò)擴(kuò)大規(guī)模和訓(xùn)練更多數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)水平的AI，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈φ嬲耐评砟芰蛯?duì)物理世界的理解能力。真正的AI需要能夠理解和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)世界中的各種情況，并具備持久的記憶、推理和規(guī)劃的能力。未來(lái)的AI系統(tǒng)需要在這方面取得更大的進(jìn)展，才能夠真正地成為人類(lèi)的得力助手。
以上觀(guān)點(diǎn)僅供參考，未來(lái)發(fā)展還需要進(jìn)一步的探索和研究。
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