Giám đốc AI của Meta: Hàng thập kỷ hướng tới trí tuệ AI, trí thông minh cấp độ chó/mèo đầu tiên

Yann LeCun, Nhà khoa học trưởng về AI tại Meta và là một nhân vật nổi tiếng trong lĩnh vực học sâu, gần đây đã đưa ra quan điểm có căn cứ về sự tiến bộ của AI, theo báo cáo của Jonathan Vanian cho CNBC. Quan điểm của ông đưa ra một đối trọng nghiêm túc trước những dự đoán lạc quan hơn từ các nhà lãnh đạo ngành như Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang.

Sự thực tế của LeCun trên con đường dẫn đến tình cảm của AI

LeCun thừa nhận rằng các hệ thống AI hiện tại phải mất vài thập kỷ nữa mới đạt được bất kỳ hình thức tri giác nào, với khả năng nhận thức thông thường vẫn là một mục tiêu xa vời. Quan điểm này hoàn toàn trái ngược với khẳng định của Huang rằng AI có thể sánh ngang với khả năng của con người chỉ sau 10 năm nữa. Nhận xét của LeCun được đưa ra trong sự kiện kỷ niệm XNUMX năm thành lập nhóm Nghiên cứu AI Cơ bản của Facebook, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong phát triển AI.

Cuộc chiến AI cơ bản và lợi ích thương mại

Nhận xét của LeCun cũng làm sáng tỏ động lực thương mại thúc đẩy ngành công nghiệp AI. Ông lưu ý rõ ràng rằng Nvidia, với tư cách là nhà cung cấp GPU chính cần thiết cho nghiên cứu AI, đã có lợi trong việc thúc đẩy sự cường điệu về AI. Phép ẩn dụ của ông về “cuộc chiến AI” với việc Nvidia cung cấp vũ khí nhấn mạnh sự cạnh tranh gay gắt và lợi ích thương mại trong việc thúc đẩy công nghệ AI.

Những hạn chế hiện tại của AI và con đường phía trước

Nêu bật những hạn chế của AI, LeCun nhấn mạnh rằng AI ngày nay thiếu hiểu biết cơ bản mặc dù đã được đào tạo về số lượng lớn văn bản. Ví dụ, các hệ thống AI vẫn gặp khó khăn với các khái niệm logic cơ bản mặc dù đã được đào tạo tương đương với 20,000 năm khả năng đọc của con người. Hạn chế này cho thấy rằng sự tập trung của ngành vào các mô hình ngôn ngữ và dữ liệu văn bản có thể không đủ để phát triển các hệ thống AI tiên tiến giống con người.

<!–

-> <!–

->

Phương pháp tiếp cận đa phương thức của Meta để phát triển AI

Theo CNBC's báo cáo, dưới sự hướng dẫn của LeCun, Meta đang khám phá các hệ thống AI đa phương thức kết hợp dữ liệu văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Cách tiếp cận này nhằm mục đích khám phá mối tương quan giữa các loại dữ liệu khác nhau, có khả năng kích hoạt các chức năng AI nâng cao hơn. Nghiên cứu của Meta bao gồm các ứng dụng thực tế tăng cường, như sử dụng kính AR để cải thiện việc tập luyện quần vợt – một dự án đòi hỏi sự kết hợp phức tạp giữa xử lý dữ liệu hình ảnh, văn bản và thính giác.

Bối cảnh phần cứng AI: Sự thống trị của Nvidia và những khả năng trong tương lai

CNBC cho biết GPU của Nvidia đã trở thành tiêu chuẩn thực tế để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn, trong đó Meta sử dụng 16,000 GPU Nvidia A100 cho phần mềm Llama AI của mình. Tuy nhiên, LeCun gợi ý rằng tương lai có thể chứng kiến ​​sự xuất hiện của các chip AI chuyên dụng, vượt ra khỏi GPU truyền thống để chuyển sang các bộ tăng tốc học sâu, thần kinh tập trung hơn.

Điện toán lượng tử: Giấc mơ xa vời về cải tiến AI

LeCun và đồng nghiệp cấp cao của Meta, Mike Schroepfer bày tỏ sự hoài nghi về tác động tức thời của điện toán lượng tử đối với AI. Bất chấp tiềm năng của máy lượng tử trong việc cách mạng hóa các lĩnh vực sử dụng nhiều dữ liệu, họ coi điện toán lượng tử là một nỗ lực khoa học hấp dẫn nhưng chưa chắc chắn có liên quan thực tế đến những tiến bộ AI hiện tại.

Hình ảnh nổi bật qua YouTube

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.cryptoglobe.com/latest/2023/12/metas-ai-chief-current-ai-system-decades-away-from-true-sentience-ai-to-hit-cat-dog-smarts-well-before-human-level-intelligence/