与黄仁勋观点相反，AI科学家杨立昆：超级AI不会很快到来

NVIDIA首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）日前出席公开活动表示，预期5年内可以看到AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）出现，对此Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）认为目前AI系统距离达到某种感知能力还需要数十年时间，他的观点与黄仁勋形成鲜明对比。

黄仁勋出席纽约时报DealBook高峰会被问到AGI是否能在10年内实现在，他认为这可能更快发生。他把AGI定义成一款软件或一台计算机，能够完成反应出基本智能的测试，与正常人一样相当有竞争力，“我想说在未来5年内，显然会看到能够通过这些测试的人工智能。”

“我认识Jensen”，杨立昆在近日庆祝Meta基础AI研究团队（Fundamental AI Research，FAIR）成立10周年的活动谈到，AI热潮下NVIDIA获益匪浅，“这是一场AI战争，而Jensen正在提供武器。”

谈到研究人员试图开发AGI，杨立昆认为只要OpenAI等研究人员继续追求AGI，他们就需要更多的NVIDIA芯片。

杨立昆指出，目前科技业对语言模型和文本数据的关注，还不足以创建研究人员几十年来一直梦想的类人类AI系统。“文本是一种非常贫乏的资讯来源”，杨立昆解释，人类需要2万年才能阅读完用于训练语言模型的大量文本， “但以相当于2万年的庞大文本材料训练一个系统，它们仍然不明白当A与B相同，那么B就与A相同。”

于是杨立昆及其团队正在研究如何定制化创建ChatGPT等应用程序的Transformer模型，以处理各种数据，包括图片、音频、视频等资讯。所谓多模态AI模型代表下个阶段的技术进展，但开发成本昂贵。

随着Meta、Alphabet等越来越多公司研究先进AI模型，NVIDIA具有优势，特别是在没有强大竞争者的情况下。NVIDIA一直是生成式AI最大受益者，其开发的GPU成为训练大型语言模型的标准工具，比方说Meta依赖16,000个NVIDIA A100 GPU训练Llama模型。

杨立昆还谈到GPU技术依然是发展AI的黄金标准，但他认为未来需要的芯片可能不全是GPU，“未来有望看到新的芯片，它们不是GPU，可能只是神经深度学习加速器。”