Meta’s KI-Chef: LLMs erreichen möglicherweise nie menschliche Intelligenz

Die Fähigkeiten wie Sprach- und Mathematikfähigkeit von neugeborenen Menschen setzen den Standard für allgemeine Intelligenz von Anfang an. Im Gegensatz dazu glaubt Yann LeCun, der Hauptverantwortlicher für KI und ebenfalls in das andere Lager fällt, nicht, dass eine solche allgemeine Intelligenz in der nahen Zukunft verwirklicht werden kann. LeCun erwähnte die Unsicherheit der künstlichen Intelligenz der Menschheit bei einer Veranstaltung im London Engineering Center, das kürzlich in Europa gelegen hat. Darüber hinaus betonte er die Unvereinbarkeit der Person und der künstlichen Intelligenzkapazitäten.

Skepsis bezüglich AGI

LeCun betrachtet das Thema AGI mit Unbehagen und glaubt, dass diese menschliche Intelligenz, die weitgehend komplex ist, eine große Hindernis darstellt. Stattdessen unterstützt er die Idee einer menschenähnlichen KI, die er jedoch als ein weitreichendes Ziel betrachtet. LeCun weist auf vier miteinander verbundene angeborene kognitive Herausforderungen hin: Planung, ewiges Behalten von Erinnerungen und die Kenntnis der Welt – die heutige KI-Ansätze ignorieren.

Das große Sprachmodell ist das Hauptziel von LeCuns Anschuldigung. Die wie LLaMA von Meta, GPT-3 und Bard von OpenAI und Google respectively. Diese Modelle zeigen eine makellose Sprachbeherrschung, aber ihr Wissen bleibt konsistent statisch (das heißt, textbasiertes Lernen hemmt ein verbessertes Verständnis der Realität). LeCun behauptet, dass. Text wird als große Menge strukturierter und organisierter Daten dargestellt, aber physische Erfahrungen sind qualitativ unterschiedlich von Texten und nehmen die andere Seite des Spektrums ein.

Der Fall gegen LLMs’ Tatsachen des Geistes

Lecun ist der Meinung, dass die Sprachbeherrschung von LLMs nicht die Echtheit der Intelligenz bedeutet, weil diese den Luxus der Erfahrung, der bestehenden Wissensbasis und der abstrakten Geheimnisse des realen Lebens verwehrt wurden. Dies ist der Schlüsselpunkt, den er betont, nämlich, dass KI unter ihrer aktuellen textbasierten Lernarchitektur nicht wie Menschen handeln kann, es sei denn, KI beginnt, ihr Lernprinzip radikal zu ändern, wird es unmöglich sein, KI zu erreichen, die Sprachen auf eine Weise verstehen und ausführen kann, wie es Menschen tun. LeCun sagt, dass es eine Veränderung hin zu einer neuen Linie von Ansatz geben sollte, die sich hauptsächlich mit zielorientierten KI-Systemen befasst, die Wissen durch die reale Welt anstelle von nur textuellen Daten ableiten.

Während textzentrierte Methodologien eine Alternative bieten, legt LeCun die Idee der „zielorientierten KI“ vor, mit der Direktive, von Menschen definierte Ziele für Maschinen zu erfüllen. Diese Systeme nutzen sensorische Eingaben und Videodaten, um ein überlegenes „Weltmodell“ zu bilden, durch das nachfolgende Planung und Entscheidungsfindung auf einen Satz verfügbarer Optionen zentriert werden können. In der Lage zu sein, das Gelernte zu nutzen und die Konsequenzen des Handelns zu verstehen, bedeutet, dass KI-Maschinen mit wertebasierter Motivation komplexere Aufgaben schneller angehen können.

Navigation der KI-Evolution: Yann LeCuns Perspektive

LeCun gab diese Tatsache ohne jedoch die Idee der allmählichen Überbietung der menschlichen Intelligenz zu verweigern, und wies darauf hin, dass man in einem solchen Prozess die Zeitpläne nicht überschätzen darf. Er betont die anhaltende Notwendigkeit der KI-Forschung und -Entwicklung, um das Mittelmaß zwischen heutigen Anwendungen und dem atemberaubenden Konzept der KI-Level-Intelligenz zu übertreffen.

Die Tatsache, dass Yann LeCuns Haltung gegenüber AGI der induzierenden Philosophie der KI und Futuristen widerspricht, steht im Widerspruch zur derzeit vorherrschenden Vorstellung von der Entwicklung der KI. Obwohl LeCun die Einschränkungen von LLMs anerkennt, ermutigt er zur Nutzung von KI zur Lösung bestimmter Ziele und liefert damit ein komplexes Bild des Weges zu einer menschlichen Intelligenz. Da die Diskurse über die Zukunft der KI weiterhin aufgedeckt werden, sollten LeCuns Urteile introspektive Fragen zu den zugrunde liegenden, nuancierten Problemen aufwerfen.