メタの AI 責任者: AI 感知まで数十年、まずは猫/犬レベルの知能

プラトン再発行

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ヤン・レクン、Meta の主任 AI 科学者でディープラーニングの著名な人物である彼は、CNBC のジョナサン・バニアン氏が報じたように、最近 AI の進歩について根拠のある視点を提供しました。彼の見解は、NVIDIA CEO のジェンスン・フアンのような業界リーダーのより楽観的な予測に対して、厳粛なバランスを提供します。

AI の知覚への道に対するルカンの現実的な見方

LeCun 氏は、現在の AI システムが何らかの知覚能力を獲得するには数十年かかり、常識的な能力を獲得するのはまだ遠い目標であると主張しています。この見解は、AI がわずか 10 年で人間の能力に匹敵する可能性があるというフアン氏の主張とはまったく対照的です。 LeCun氏のコメントは、Facebookの基礎AI研究チームのXNUMX周年を祝うイベントの中で発表され、AI開発のマイルストーンとなった。

根底にある AI 戦争と商業的利益

LeCun 氏の発言は、AI 業界を推進する商業力学にも光を当てています。彼は、Nvidia が AI 研究に不可欠な GPU の主要サプライヤーとして、AI の誇大宣伝に既得権益を持っていることを鋭く指摘しています。 Nvidia が兵器を供給する「AI 戦争」という彼の比喩は、AI テクノロジーの進歩における激しい競争と商業的利害を強調しています。

AI の現在の限界と今後の道のり

ルカン氏は AI の限界を強調し、今日の AI は膨大な量のテキストでトレーニングされているにもかかわらず、基本的な理解を欠いていると強調しました。たとえば、AI システムは、人間の 20,000 年分の読書に相当するトレーニングにもかかわらず、依然として基本的な論理概念に苦労しています。この制限は、業界が言語モデルとテキストデータに重点を置いているだけでは、高度で人間のような AI システムを開発するには不十分である可能性があることを示しています。

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AI 開発に対するメタのマルチモーダルなアプローチ

CNBCの報道によるとレポートLeCun の指導の下、Meta はテキスト、オーディオ、画像、ビデオデータを組み合わせたマルチモーダル AI システムを研究しています。このアプローチは、さまざまなデータ型間の相関関係を発見し、より高度な AI 機能を可能にすることを目的としています。メタの研究には、AR メガネを使用してテニスのトレーニングを改善するなどの拡張現実アプリケーションが含まれています。このプロジェクトには、視覚、テキスト、聴覚のデータ処理を複雑に組み合わせる必要があります。

AI ハードウェアの現状: Nvidia の優位性と将来の可能性

CNBC によると、Nvidia の GPU は大規模 AI モデルのトレーニングの事実上の標準になっており、Meta 自体も Llama AI ソフトウェアに 16,000 個の Nvidia A100 GPU を利用しています。しかし、LeCun 氏は、将来的には、従来の GPU を超えて、より焦点を絞ったニューラル、ディープラーニングアクセラレータに移行する、特化された AI チップが登場する可能性があると示唆しています。

量子コンピューティング: AI 強化の遠い夢

LeCun 氏と Meta のシニアフェローである Mike Schroepfer 氏は、量子コンピューティングが AI に直接与える影響については懐疑的です。量子マシンがデータ集約型の分野に革命を起こす可能性があるにもかかわらず、彼らは量子コンピューティングを、現在の AI の進歩との実際的な関連性が不確かな魅力的な科学的取り組みであると見なしています。

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