机器如何像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习世界的运作方式并获得常识？机器如何学会推理和计划？当前的人工智能架构，如自回归大型语言模型，是不是人工智能技术的最终走向？日前，纽约大学教授、Meta副总裁和首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）做客华盛顿大学Lytle电子和计算机工程公益讲堂，发表了自己的见解。
LeCun认为，目前计算机尚未真正建立起人类一般的“世界模型（World Model）”，目前的大语言模型尽管“丝滑”，但规划、推理能力非常有限，况且人类大多数知识不是文字性的。回顾过去人工智能发展的历程，人类总是陷入“莫拉维克悖论（Moravec’s paradox）”，即对人来说简单的事情，对机器很难；反之亦然。他提出，要模仿人类思维的根本模式构建“目标驱动的人工智能系统（Objective-Driven AI Systems）”。他还指出，研究人工智能技术对全人类是有益的，人工智能系统不可能成为与我们展开生存竞争的“第二主体”。
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https://www.ece.uw.edu/news-events/lytle-lecture-series/
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