Sztuczna inteligencja Meta Szef Yann LeCun wyjaśnia, dlaczego kot domowy jest mądrzejszy od najlepszej sztucznej inteligencji

Biznes
Meta

Yann LeCun składa zeznania przed Komisją ds. Wywiadu Senatu USA 19 września 2023 r. w WaszyngtonieKevina Dietscha/Getty Images

Yanna LeCuna , szef A.I. Meta (META) naukowiec i znany w swojej dziedzinie jako jeden z ojców chrzestnych głębokiego uczenia się, wierzy w powszechny strach, że potężna sztuczna inteligencja modele są niebezpieczne, jest w dużej mierze wyimaginowane, ponieważ obecna sztuczna inteligencja technologia nie jest nawet zbliżona do inteligencji na poziomie człowieka – nawet na poziomie kota. I choć jest pewien, że A.I. ostatecznie osiągnie etap tak zwanej sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), harmonogram ten może być znacznie dłuższy, niż sądzi większość badaczy.

Naprawdę daleko nam do inteligencji na poziomie ludzkim. Krążą historie o tym, że można użyć LLM (modelu wielkojęzykowego), aby przekazać instrukcje dotyczące wytwarzania broni chemicznej lub biologicznej. Okazuje się to nieprawdą, powiedział LeCun podczas wywiadu na scenie podczas Szczytu Rządu Światowego w Dubaju w tym tygodniu.

znak zodiaku 4 stycznia

Systemy te są szkolone na danych publicznych. Tak naprawdę nie są w stanie niczego wymyślić, przynajmniej dzisiaj – zaczął wyjaśniać. Za jakiś czas w przyszłości systemy te mogą okazać się wystarczająco inteligentne, aby zapewnić przydatne informacje lepsze niż te, które można uzyskać za pomocą wyszukiwarki. Ale dzisiaj to po prostu nieprawda.

Francuski naukowiec, który wraz z Geoffreyem Hintonem i Yoshuą Bengio zdobył nagrodę Turinga w 2018 r. za wkład w badania nad sztucznymi sieciami neuronowymi, słynnie powiedziane że nawet najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja dzisiejsze systemy mają mniej zdrowego rozsądku niż kot domowy.

Mózg kota domowego ma około 800 milionów neuronów. Należy to pomnożyć przez 2000, aby otrzymać liczbę synaps, czyli połączeń między neuronami, co odpowiada liczbie parametrów w LLM, powiedział LeCun, zauważając, że największe LLM mają mniej więcej taką samą liczbę parametrów jak liczba synaps w mózgu kota. Na przykład model GPT-3.5 OpenAI, który obsługuje bezpłatną wersję ChatGPT, ma 175 miliardów parametrów. Bardziej zaawansowany GPT-4 to podobno działa w ośmiu modelach językowych , każdy z 220 miliardami parametrów.

Więc może jesteśmy wielkości kota. Ale dlaczego te systemy nie są tak inteligentne jak kot? – zapytał LeCun. Kot pamięta, rozumie świat fizyczny, potrafi planować złożone działania, potrafi na pewnym poziomie rozumować – w rzeczywistości znacznie lepiej niż największe LLM. To oznacza, że ​​brakuje nam czegoś dużego koncepcyjnie, aby maszyny były tak inteligentne jak zwierzęta i ludzie.

Dla porównania, mózg psa ma około 2 miliardów neuronów, podobnie jak mózg dojrzałego człowieka około 100 miliardów .

Na pytanie, kiedy A.I. faktycznie przewyższy ludzką inteligencję” – powiedział LeCun. „Prawdopodobnie za ponad 10 lat, może za 20”. Następnie szybko dodał: „Mówiąc to, podejmuję ogromne ryzyko, ponieważ każda pojedyncza sztuczna inteligencja” badacz historii A.I. przez ostatnie 65 lat był zbyt optymistyczny, jeśli chodzi o tego rodzaju przewidywania… i oczywiście się mylił.

LeCun dołączył do Meta w 2013 roku jako dyrektor firmy A.I. badań, zanim został mianowany wiceprezesem i szefem A.I. naukowiec. On jest część Meta's Fundamental A.I. Zespół badawczy (FAIR). , kierowana przez kanadyjską informatykę Joelle Pineau . LeCun jest także profesorem informatyki na Uniwersytecie Nowojorskim, wykłada w niepełnym wymiarze godzin w Centrum Nauki o Danych Uniwersytetu Nowojorskiego i Instytucie Nauk Matematycznych Courant.