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在人工智能領(lǐng)域，不同領(lǐng)袖之間的觀(guān)點(diǎn)之爭(zhēng)時(shí)有發(fā)生。最近，NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）和Meta首席AI科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）就人工通用智能（AGI）的發(fā)展時(shí)間表發(fā)表了截然不同的看法。

黃仁勛在紐約時(shí)報(bào)DealBook高峰會(huì)上表示，他預(yù)計(jì)5年內(nèi)將會(huì)看到AGI的出現(xiàn)，這引起了業(yè)界廣泛關(guān)注。他將AGI定義為一款軟件或一臺(tái)計(jì)算機(jī)，具備完成反應(yīng)出基本智能的測(cè)試的能力，與人類(lèi)在競(jìng)爭(zhēng)性任務(wù)上相當(dāng)有競(jìng)爭(zhēng)力。他說(shuō)：“我想說(shuō)在未來(lái)5年內(nèi)，顯然會(huì)看到能夠通過(guò)這些測(cè)試的人工智能。”

然而，楊立昆對(duì)此持有不同看法。作為Meta首席AI科學(xué)家，他認(rèn)為目前的AI系統(tǒng)距離具備某種感知能力還需要數(shù)十年的時(shí)間。他在慶祝Meta基礎(chǔ)AI研究團(tuán)隊(duì)成立10周年的活動(dòng)上表示：“如果你認(rèn)為AGI很流行，你就得買(mǎi)更多的GPU（圖形處理單元）。這是一場(chǎng)人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)，而Jensen正在提供武器。”

楊立昆指出，當(dāng)前科技業(yè)對(duì)語(yǔ)言模型和文字?jǐn)?shù)據(jù)的關(guān)注還不足以建立研究人員幾十年來(lái)一直夢(mèng)寐以求的類(lèi)人類(lèi)AI系統(tǒng)。他認(rèn)為文字是一種非常貧乏的信息來(lái)源，表示人類(lèi)需要2萬(wàn)年才能閱讀完用于訓(xùn)練語(yǔ)言模型的大量文字，但即便如此，系統(tǒng)仍然難以理解基本的邏輯關(guān)系。

為了解決這一問(wèn)題，楊立昆和他的團(tuán)隊(duì)正在研究如何通過(guò)定制化Transformer模型來(lái)處理各種數(shù)據(jù)，包括圖片、音頻和視頻等信息，以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)AI模型的發(fā)展。他認(rèn)為，這是技術(shù)的下一個(gè)階段，但也指出其開(kāi)發(fā)成本較高。

Meta以及類(lèi)似谷歌母公司Alphabet等公司在研究更先進(jìn)的AI模型時(shí)，NVIDIA以其GPU技術(shù)仍然占據(jù)優(yōu)勢(shì)。NVIDIA的GPU已成為訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型的標(biāo)準(zhǔn)工具，而Meta依賴(lài)于大量NVIDIA A100 GPU來(lái)訓(xùn)練其AI軟件。

楊立昆也提到了未來(lái)的人工智能硬件發(fā)展。雖然GPU技術(shù)仍然是黃金標(biāo)準(zhǔn)，但他表示，未來(lái)的計(jì)算機(jī)芯片可能不再被稱(chēng)為GPU，而可能會(huì)更多地采用神經(jīng)深度學(xué)習(xí)加速器。

除了對(duì)硬件的觀(guān)點(diǎn)分歧外，楊立昆還對(duì)量子計(jì)算持懷疑態(tài)度，與一些科技巨頭投入大量資源進(jìn)行量子計(jì)算研究的趨勢(shì)形成鮮明對(duì)比。他表示，目前尚不清楚量子計(jì)算的實(shí)際意義和制造真正有用的量子計(jì)算機(jī)的可能性。

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       原文標(biāo)題 : AI未來(lái)之辯：楊立昆聲稱(chēng)超級(jí)智能時(shí)代尚遠(yuǎn)，黃仁勛堅(jiān)信5年內(nèi)可實(shí)現(xiàn)