圖靈獎得主楊立昆最新萬字實錄：我們離真正的Agent還差幾大關(guān)鍵技術(shù)

原標題：圖靈獎得主楊立昆最新萬字實錄：我們離真正的Agent還差幾大關(guān)鍵技術(shù)
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字數(shù)：16553字

Meta首席AI科學(xué)家楊立昆在CES 2025對談：AGI、JEPA與AI智能體的未來

本文總結(jié)了Meta副總裁兼首席人工智能科學(xué)家楊立昆在CES 2025與Wing Venture Capital研究主管Rajeev Chand的對談要點。對話涵蓋了AGI、規(guī)模化定律、世界模型、AI智能體等熱門話題，楊立昆表達了他對AI發(fā)展方向的一些獨到見解。

1. AGI的定義與局限性

楊立昆認為，“AGI”（通用人工智能）這一術(shù)語本身缺乏實際意義。他強調(diào)人類智能的高度專業(yè)化，認為AGI并非等同于人類水平智能。他指出，僅僅依靠文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI，無法實現(xiàn)人類水平的智能，這在未來也不會發(fā)生。

2. JEPA架構(gòu)與常識學(xué)習

楊立昆介紹了Meta正在研究的JEPA（聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)）。JEPA的核心思想是學(xué)習數(shù)據(jù)的抽象表示，并在該空間中進行預(yù)測，而非預(yù)測所有細節(jié)。這簡化了預(yù)測問題，并促使系統(tǒng)學(xué)習環(huán)境的相關(guān)信息。他提到，一些JEPA系統(tǒng)已展現(xiàn)出一定的常識，能夠識別視頻中不可能發(fā)生的事情，并預(yù)計JEPA技術(shù)會在Llama 5中有所應(yīng)用。

3. 大規(guī)模訓(xùn)練的挑戰(zhàn)與測試時計算

楊立昆指出，大規(guī)模訓(xùn)練和基于能量的模型面臨計算資源和數(shù)據(jù)庫可用性的挑戰(zhàn)。他認為“測試時計算”是一種解決方案，即通過優(yōu)化計算系統(tǒng)的輸出，而非單純依靠固定數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層進行計算，系統(tǒng)通過目標函數(shù)來衡量輸出是否符合目標。

4. AI智能體：挑戰(zhàn)而非解決方案

楊立昆認為，AI智能體是一個挑戰(zhàn)，而非現(xiàn)成的解決方案。構(gòu)建AI智能體需要結(jié)合JEPA、基于能量的模型、世界模型和目標驅(qū)動型AI等技術(shù)。他區(qū)分了AI智能體的短期和長期目標：短期目標是通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI系統(tǒng)執(zhí)行一系列操作；長期目標是構(gòu)建能夠進行推理、規(guī)劃并理解物理世界的系統(tǒng)。他認為，在未來5-6年內(nèi)，不太可能實現(xiàn)人類水平的智能。

5. 開源的貢獻與意義

楊立昆肯定了Llama開源的積極作用，指出其促進了新興產(chǎn)業(yè)的誕生，并幫助大型公司獲得更多控制權(quán)。開源社區(qū)的貢獻體現(xiàn)在對大語言模型性能的理解、優(yōu)化以及在嵌入式硬件等方面的應(yīng)用上。

6. 對AI監(jiān)管的看法

楊立昆反對對模型層面的AI研發(fā)進行監(jiān)管，他認為監(jiān)管應(yīng)該集中在應(yīng)用層，而不是模型層。他認為監(jiān)管研發(fā)沒有意義，并以Linux為例說明開源平臺和研發(fā)階段的工作不應(yīng)該被監(jiān)管。

7. 對未來AI發(fā)展的預(yù)測

楊立昆預(yù)測，未來10到15年內(nèi)，每個人都會隨身攜帶AI助手；通用機器人會在3到5年內(nèi)出現(xiàn)；AI智能體在未來五年內(nèi)無法撰寫被NeurIPS等技術(shù)會議接受的研究論文；他認為核能是滿足AI能源需求的最佳且最安全的來源。

總而言之，楊立昆在對談中表達了對AGI的謹慎態(tài)度，并重點介紹了JEPA架構(gòu)及其在構(gòu)建AI智能體中的作用。他強調(diào)了開源的重要性，并反對對AI研發(fā)進行監(jiān)管。他對于AI的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度，但同時也提醒人們要對技術(shù)發(fā)展保持理性預(yù)期。