12月4日消息，英伟达首席执行官黄仁勋近日宣布，超级人工智能（AI）将在五年内超越人类。对此，Facebook母公司Meta首席科学家、深度学习先驱Yann LeCun则持完全相反的观点。他认为超级智能不会很快到来。
图片来源PixabayMeta 近日在旧金山举办了一场媒体活动，庆祝其人工智能基础研究团队成立10 周年。杨立坤在活动中表示，他认为目前的人工智能系统需要几十年的时间才能实现某种类似人类的感知能力。到那时，这些常识性的人工智能系统将比仅仅以创造性的方式总结大量文本更强大。
对于黄仁勋的观点，杨立坤评论道：“我知道英伟达首席执行官黄仁勋从人工智能热潮中受益匪浅。这是一场人工智能战争，它正在提供武器。”
“如果你想开发AGI，你就必须购买更多的GPU，”杨立坤在谈到试图开发通用人工智能（AGI）的技术人员时说道，AGI是一种可与人类智能相媲美的人工智能。只要OpenAI 等公司的研究人员继续追求AGI，他们就需要更多Nvidia 的计算机芯片。
杨立坤表示，在具有人类智能水平的人工智能出现之前，社会上更有可能出现“猫级”或“狗级”的人工智能。科技行业目前对语言模型和文本数据的关注不足以创建研究人员几十年来梦想的先进的类人人工智能系统。
杨立坤解释道：“文本是非常贫乏的信息来源。人类可能需要2万年的时间才能阅读用于训练现代语言模型的文本量。而即使你使用相当于2万年的阅读材料来训练一个系统，他们可能仍然无法理解：如果A与B相同，那么B就与A相同。世界上有很多非常基本的东西，大模型还没有接受过训练。”
因此，Yang 和Meta AI 的其他高管一直在努力研究如何定制所谓的转换器模型，用于创建ChatGPT 等应用程序来处理各种数据，包括音频、图像和视频信息。他们认为，这些人工智能系统越能找到这些不同类型数据之间可能存在的数十亿隐藏关联，它们就越有可能完成更困难的任务。
Meta 的研究包括帮助教人们如何在佩戴该公司的Project Aria 增强现实眼镜时更好地打网球的软件，该眼镜将数字图形融入现实世界。高管们进行了演示，戴着增强现实眼镜打网球的人能够看到视觉提示，教他们如何正确握住网球拍并以完美的方式挥动手臂。为此类数字网球助手提供动力所需的人工智能模型除了文本和音频之外还需要混合三维视觉数据，以允许数字助手与人交流。
这些所谓的多模式人工智能系统代表了下一个前沿领域，但它们的开发成本并不便宜。随着Meta 和谷歌母公司Alphabet 等越来越多的公司致力于开发更先进的人工智能模型，Nvidia 可能会获得更大的优势，尤其是在没有其他竞争对手出现的情况下。
英伟达是生成式人工智能热潮的最大受益者，其昂贵的图形处理单元成为训练大型语言模型的标准工具。 Meta 依靠16,000 个Nvidia A100 GPU 来训练其Llama AI 软件。
当被问及随着Meta 和其他研究人员继续开发这些类型的复杂人工智能模型时，科技行业是否需要更多的硬件供应商时，杨说：“新模型不需要它，但它会很好。”他补充说GPU 技术人工智能仍然是黄金标准，但未来的计算机芯片可能不再被称为GPU。
尽管微软、IBM和谷歌等科技巨头投入了大量资源，杨立坤也对量子计算持怀疑态度。 Meta 之外的许多研究人员认为，量子计算机可以在药物发现等数据密集型领域取得巨大进步，因为它们能够使用所谓的量子位（而不是现代计算中使用的传统二进制位）执行多种计算。
但杨丽坤对此表示怀疑。他说：“用量子计算可以解决的问题，也可以用经典计算机更有效地解决。量子计算只是一个令人着迷的科学话题，目前还不太清楚它的实际意义是什么，以及是否可行。”真正有用的量子计算机……”
Meta 高级研究员、前技术总监Mike Schroepfer 对此表示同意。他每隔几年评估一次量子技术，并相信有用的量子机器“可能会在某个时候出现。但时间跨度太长，对我们正在做的事情没有帮助。”
施罗普夫还表示：“我们十年前成立人工智能实验室的原因是，很明显这项技术将在未来几年的时间范围内商业化。”
