Yann LeCun , Meta (META) el cap d'A.I. científic i conegut en el seu camp com un dels 'padrins' de l'aprenentatge profund, creu que el por generalitzada aquella poderosa I.A. Els models són perillosos és en gran part imaginari, perquè l'actual A.I. La tecnologia no s'acosta ni a la intel·ligència a nivell humà, ni tan sols a la intel·ligència a nivell de gat. I encara que està segur que A.I. arribarà al l'anomenada fase d'intel·ligència general artificial (AGI). eventualment, aquesta línia de temps pot ser molt més llarga del que pensen la majoria dels investigadors.
pastilles que et fan perdre pes
'Estem realment lluny de la intel·ligència a nivell humà. Hi havia històries sobre el fet que podríeu utilitzar un LLM (model de llenguatge gran) per donar-vos instruccions sobre com fer una arma química o una arma biològica. Això resulta ser fals ', va dir LeCun durant una entrevista a l'escenari a la Cimera del Govern Mundial a Dubai aquesta setmana.
'Aquests sistemes estan entrenats sobre dades públiques. Realment no poden inventar res, almenys avui”, va continuar explicant. 'En algun moment, aquests sistemes podrien ser prou intel·ligents com per oferir-vos informació útil millor de la que podeu obtenir amb un motor de cerca. Però avui no és cert'.
El científic francès, que va guanyar el premi Turing 2018 juntament amb Geoffrey Hinton i Josué Bengio per la seva contribució a la recerca de xarxes neuronals artificials, ha famós dit que fins i tot el més avançat A.I. Els sistemes actuals tenen menys sentit comú que un gat domèstic.
'El cervell d'un gat domèstic té uns 800 milions de neurones. Heu de multiplicar-ho per 2.000 per arribar al nombre de sinapsis, o les connexions entre neurones, que és l'equivalent al nombre de paràmetres d'un LLM', va dir LeCun, i va assenyalar que els LLM més grans tenen aproximadament el mateix nombre de paràmetres. com el nombre de sinapsis en el cervell d'un gat. Per exemple, el model GPT-3.5 d'OpenAI, que alimenta la versió gratuïta de ChatGPT, té 175 mil milions de paràmetres . El GPT-4 més avançat és es diu que s'executa en vuit models lingüístics , cadascun amb 220 mil milions de paràmetres.
pàgines blanques com la recerca inversa
'Així que potser estem de la mida d'un gat. Però, per què aquests sistemes no són tan intel·ligents com un gat?' va preguntar LeCun. 'Un gat pot recordar, pot entendre el món físic, pot planificar accions complexes, pot fer algun nivell de raonament, en realitat molt millor que els LLM més grans. Això us diu que estem a faltar alguna cosa conceptualment gran per aconseguir que les màquines siguin tan intel·ligents com els animals i els humans'.
Com a referència, el cervell d'un gos té uns 2.000 milions de neurones i un cervell humà madur uns 100 mil milions .
Abans d'arribar a la IA a nivell humà (HLAI), haurem d'arribar a la IA a nivell de gat i de gos.
No estem a prop d'això.
Encara ens falta alguna cosa gran.
Malgrat les habilitats lingüístiques del LLM.
Un gat domèstic té molt més sentit comú i comprensió del món que qualsevol LLM.— Yann LeCun (@ylecun) 5 de febrer de 2023
què són els llocs de cites gratuïts
Quan se li va preguntar quan A.I. en realitat superarà la intel·ligència humana, va dir LeCun, 'Probablement més de 10 anys, potser en 20'. Llavors va afegir ràpidament: 'Quan dic això, estic assumint un gran risc, perquè cada IA. investigador en la història de l'A.I. durant els últims 65 anys ha estat massa optimista sobre aquest tipus de predicció... i s'han equivocat, òbviament'.
LeCun es va incorporar a Meta el 2013 com a director d'A.I. investigació abans de ser nomenat vicepresident i cap d'A.I. científic. Ell és part de la IA fonamental de Meta. Equip de recerca (FAIR). , dirigit per la informàtica canadenca Joelle Pineau. LeCun també és professor d'informàtica a la Universitat de Nova York, ensenyant a temps parcial al Centre de Ciència de Dades de la NYU i a l'Institut Courant de Ciències Matemàtiques.
