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在人工智能領(lǐng)域，不同領(lǐng)袖之間的觀點之爭時有發(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)展時間表發(fā)表了截然不同的看法。

黃仁勛在紐約時報DealBook高峰會上表示，他預(yù)計5年內(nèi)將會看到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計算機，具備完成反應(yīng)出基本智能的測試的能力，與人類在競爭性任務(wù)上相當(dāng)有競爭力。他說：“我想說在未來5年內(nèi)，顯然會看到能夠通過這些測試的人工智能。”

然而，楊立昆對此持有不同看法。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)十年的時間。他在慶祝Meta基礎(chǔ)AI研究團隊成立10周年的活動上表示：“如果你認(rèn)為AGI很流行，你就得買更多的GPU（圖形處理單元）。這是一場人工智能戰(zhàn)爭，而Jensen正在提供武器。”

楊立昆指出，當(dāng)前科技業(yè)對語言模型和文字?jǐn)?shù)據(jù)的關(guān)注還不足以建立研究人員幾十年來一直夢寐以求的類人類AI系統(tǒng)。他認(rèn)為文字是一種非常貧乏的信息來源，表示人類需要2萬年才能閱讀完用于訓(xùn)練語言模型的大量文字，但即便如此，系統(tǒng)仍然難以理解基本的邏輯關(guān)系。

為了解決這一問題，楊立昆和他的團隊正在研究如何通過定制化Transformer模型來處理各種數(shù)據(jù)，包括圖片、音頻和視頻等信息，以實現(xiàn)多模態(tài)AI模型的發(fā)展。他認(rèn)為，這是技術(shù)的下一個階段，但也指出其開發(fā)成本較高。

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

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

除了對硬件的觀點分歧外，楊立昆還對量子計算持懷疑態(tài)度，與一些科技巨頭投入大量資源進行量子計算研究的趨勢形成鮮明對比。他表示，目前尚不清楚量子計算的實際意義和制造真正有用的量子計算機的可能性。

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       原文標(biāo)題 : AI未來之辯：楊立昆聲稱超級智能時代尚遠(yuǎn)，黃仁勛堅信5年內(nèi)可實現(xiàn)