本站 3 月 23 日消息，圖靈獎得主、Meta 首席 AI 科學家楊立昆（Yann LeCun）做客 20 日播出的“Big Technology Podcast”科技播客節目，談到了當前生成式 AI 為何難以做出科學發現以及未來 AI 如何發展等話題。

他表示，大語言模型等現有 AI 技術本質上是基于文本訓練并通過統計規律生成答案，無法“創造新的事物”，因此存在局限性。而人類能夠運用常識和心理模型思考并解決新的問題，這項能力是 AI 大模型所不具備的?！八鼈冎皇窃诖罅课谋緮祿线M行訓練以進行檢索和生成，缺乏對物理世界的理解和抽象推理能力?！?/p>

他認為當前大語言模型的發展已經接近瓶頸，訓練數據的增長帶來的回報正在逐漸遞減，進一步獲取數據不僅成本高昂，而且難以達到預期效果。僅僅通過擴大大語言模型的規模和訓練更多數據無法實現人類水平的 AI，因為大模型缺乏真正的推理能力和對物理世界的理解能力。

楊立昆表示，“真正的 AI”需要理解物理世界，擁有持久的記憶，支持推理和規劃。

據本站此前報道，楊立昆曾在今年 2 月預測，AI 技術到 2030 年前將迎來進一步的革命。但目前的 AI 系統依然受限，現有技術難以支撐家用機器人和自動駕駛汽車。

楊立昆正在研究一種新的系統，旨在通過建立一個模型來預測物理世界的行為，從而幫助 AI“理解”現實?！癆I 現在還不能與人類匹敵。如果我們能夠開發出像貓或老鼠一樣聰明的系統，那就算是一大進步。”

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