杨立昆在首尔表示：AI 下一次突破不来自 LLM，而来自世界模型
“AI 教父”杨立昆：下一代 AI 须理解现实世界
杨立昆在首尔放话，LLM 不是终点，他押注的世界模型到底是什么，这篇讲得挺清楚。
杨立昆（Yann LeCun）周一在首尔接受韩媒 The Korea Herald 采访时表示，AI 的下一次突破不会来自大语言模型，而是来自能理解和预测物理世界的“世界模型”。他指出目前既没有无需训练即可完成任务的机器人，也没有 L5 级自动驾驶汽车，而青少年只需练习几小时就能学会开车，说明语言理解与现实理解之间存在巨大差距。他认为 LLM 基于 next-token 预测，在编程、数学等可预测序列任务中表现出色，但现实世界的信息远不如语言容易预测。他主张开发能学习物理规律和因果关系的系统，让 AI 预测行动结果并与环境交互。杨立昆现为 AMI Labs 创始人兼董事长，2018 年图灵奖得主之一。
“AI 教父”杨立昆：下一代 AI 须理解现实世界
IT之家 10 月 12 日消息，据韩媒 The Korea Herald 今天报道，人工智能先驱人物、AMI Labs 创始人兼董事长杨立昆（Yann LeCun）周一在首尔表示，AI 的下一次突破不会来自大语言模型，而是来自能够理解、预测物理世界的系统。他认为，“世界模型”将推动 AI 进入下一阶段。 杨立昆强调，为日常生活场景打造的大语言模型，在理解现实世界方面存在局限。他对此解释称：“我们现在没有做出无需任何训练就能完成任务的机器人， 也没有开发出 L5 级自动驾驶汽车 ，对比之下任何青少年只需要练习几个小时，就能学会驾驶。” 他继续说道：“这说明 AI 在理解语言和理解现实世界之间存在巨大差距。事实证明，机器想要读懂语言很容易，而理解现实世界并不容易。” 大语言模型（LLM）是根据海量训练数据学到的模式 ， 预测下一个最可能出现的词语生成文本 。杨立昆认为，这种方法在编程、数学等涉及可预测序列的任务中表现出色，可现实世界的大多数信息，远没有语言那么容易预测。 因此他主张开发世界模型 ， 使 AI 能够学习支配现实世界的物理规律和因果关系 ，让这套系统预测行动可能产生的结果，并与周围环境交互。 IT之家注：杨立昆是卷积神经网络（CNN）的重要发明者之一，他的理论极大推动现代计算机视觉发展，广泛应用于图像和视觉识别。他曾在 2018 年获得图灵奖，并被业界誉为“AI 教父”之一。
