探秘人工智能：從歷史起源到未來(lái)風(fēng)潮的精彩旅程

原標(biāo)題：圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆深入淺出帶你了解人工智能的前世今生
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：57742字

楊立昆對(duì)人工智能的理解與未來(lái)展望

本文基于楊立昆（Yann LeCun）在Nikhil Kamath YouTube頻道的專訪內(nèi)容，深入探討了人工智能的發(fā)展歷程、當(dāng)前狀態(tài)與未來(lái)趨勢(shì)，以及對(duì)年輕人的建議。以下為主要觀點(diǎn)：

1. 人工智能的多維理解
   楊立昆認(rèn)為，人工智能并非單一概念，而是對(duì)智能多方面的探索。他用“盲人摸象”比喻人工智能的發(fā)展歷史，早期關(guān)注邏輯推理與學(xué)習(xí)能力，但忽視了感知等其他重要方面。
2. 深度學(xué)習(xí)的突破
   深度學(xué)習(xí)被視為機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法，推動(dòng)了圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不斷演進(jìn)，從感知器到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer，提升了處理數(shù)據(jù)的能力。
3. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)的崛起
   自監(jiān)督學(xué)習(xí)是當(dāng)前AI的關(guān)鍵進(jìn)展，通過(guò)讓模型預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的一部分，從而學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，減少對(duì)人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，這也是大型語(yǔ)言模型成功的關(guān)鍵。
4. 大型語(yǔ)言模型的局限性
   盡管大型語(yǔ)言模型在文本處理上表現(xiàn)出色，但它們依賴離散數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)物理世界的理解，楊立昆指出，未來(lái)的AI系統(tǒng)需要具備理解物理世界和持久記憶的能力。
5. 構(gòu)建目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的AI系統(tǒng)
   楊立昆提出了聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA），作為一種新的學(xué)習(xí)框架，可以從視頻中學(xué)習(xí)并進(jìn)行預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的AI。
6. 開源平臺(tái)的未來(lái)主導(dǎo)地位
   他預(yù)測(cè)，開源AI平臺(tái)將主導(dǎo)未來(lái)發(fā)展，因其可移植性、靈活性和低成本，將改變?nèi)祟惖闹橇Ψ较颍屓藗兏嗟貙Ｗ⒂诔橄笏伎寂c創(chuàng)造性工作。
7. 對(duì)年輕人的建議
   楊立昆鼓勵(lì)年輕人攻讀博士或碩士學(xué)位，深入學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，并專注于特定應(yīng)用領(lǐng)域（如法律、金融、醫(yī)療、教育）的開發(fā)，以提升個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力。

總體而言，楊立昆的見(jiàn)解為理解人工智能的多樣性與復(fù)雜性提供了深刻的視角，同時(shí)也為年輕人指明了未來(lái)的學(xué)習(xí)與發(fā)展方向。

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