原標題：圖靈獎得主楊立昆最新萬字實錄：我們離真正的Agent還差幾大關鍵技術
文章來源：人工智能學家
內容字數：16553字

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

本文總結了Meta副總裁兼首席人工智能科學家楊立昆在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）這一術語本身缺乏實際意義。他強調人類智能的高度專業化，認為AGI并非等同于人類水平智能。他指出，僅僅依靠文本數據訓練AI，無法實現人類水平的智能，這在未來也不會發生。

2. JEPA架構與常識學習

楊立昆介紹了Meta正在研究的JEPA（聯合嵌入預測架構）。JEPA的核心思想是學習數據的抽象表示，并在該空間中進行預測，而非預測所有細節。這簡化了預測問題，并促使系統學習環境的相關信息。他提到，一些JEPA系統已展現出一定的常識，能夠識別視頻中不可能發生的事情，并預計JEPA技術會在Llama 5中有所應用。

3. 大規模訓練的挑戰與測試時計算

楊立昆指出，大規模訓練和基于能量的模型面臨計算資源和數據庫可用性的挑戰。他認為“測試時計算”是一種解決方案，即通過優化計算系統的輸出，而非單純依靠固定數量的神經網絡層進行計算，系統通過目標函數來衡量輸出是否符合目標。

4. AI智能體：挑戰而非解決方案

楊立昆認為，AI智能體是一個挑戰，而非現成的解決方案。構建AI智能體需要結合JEPA、基于能量的模型、世界模型和目標驅動型AI等技術。他區分了AI智能體的短期和長期目標：短期目標是通過現有數據訓練AI系統執行一系列操作；長期目標是構建能夠進行推理、規劃并理解物理世界的系統。他認為，在未來5-6年內，不太可能實現人類水平的智能。

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業的誕生，并幫助大型公司獲得更多控制權。開源社區的貢獻體現在對大語言模型性能的理解、優化以及在嵌入式硬件等方面的應用上。

6. 對AI監管的看法

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

7. 對未來AI發展的預測

楊立昆預測，未來10到15年內，每個人都會隨身攜帶AI助手；通用機器人會在3到5年內出現；AI智能體在未來五年內無法撰寫被NeurIPS等技術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的謹慎態度，并重點介紹了JEPA架構及其在構建AI智能體中的作用。他強調了開源的重要性，并反對對AI研發進行監管。他對于AI的未來發展持樂觀態度，但同時也提醒人們要對技術發展保持理性預期。

聯系作者

文章來源：人工智能學家
作者微信：
作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構