近日，图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆在一档科技播客节目中，就当前生成式AI在科学发现方面的局限以及AI未来发展方向发表了深刻见解。
杨立昆指出，大语言模型等现有AI技术，本质上是基于文本训练，并依据统计规律生成答案，这种特性使其无法“创造新的事物”，存在明显局限性。人类具备运用常识和心理模型思考并解决新问题的能力，而AI大模型并不具备。“它们仅仅是在大量文本数据上进行训练，以实现检索和生成功能，缺乏对物理世界的理解以及抽象推理能力。
他认为，当前大语言模型的发展已接近瓶颈。随着训练数据的增长，所带来的回报正逐渐递减。进一步获取数据不仅成本高昂，而且难以达成预期效果。仅仅依靠扩大大语言模型的规模以及训练更多数据，无法实现人类水平的AI，因为大模型缺乏真正的推理能力和对物理世界的理解能力。
在杨立昆看来，“真正的AI”需要理解物理世界，拥有持久的记忆，并且支持推理和规划。
值得一提的是，杨立昆曾在今年2月预测，AI技术到2030年前将迎来进一步的革命。但他也强调，目前的AI系统仍然存在诸多限制，现有技术难以支撑家用机器人和自动驾驶汽车等领域的发展。
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