LeCun賭上后半生，押注大模型必死

圖靈獎(jiǎng)得主YannLeCun最近在播客里直接炸了鍋，當(dāng)著全網(wǎng)的面說當(dāng)下硅谷主流的AI路線就是“胡扯”，根本通不到AGI。

這話一出，DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis立馬站出來回懟，連馬斯克都趕來站隊(duì)，AI圈這場頂級(jí)互撕直接沖上熱搜。

能讓兩大AI巨頭撕破臉，這事兒確實(shí)不常見。

LeCun可不是普通學(xué)者，作為“深度學(xué)習(xí)之父”，他在播客《TheInformationBottleneck》里說得相當(dāng)直白。

他覺得現(xiàn)在大家搞AI，無非就是一個(gè)勁把模型往大了做，用合成數(shù)據(jù)使勁投喂，再雇上萬人在后訓(xùn)練階段慢慢教，強(qiáng)化學(xué)習(xí)上做點(diǎn)小修補(bǔ)。

“這條路根本走不通”，他一點(diǎn)沒留余地。這邊LeCun的言論剛傳開，硅谷就炸了鍋。

畢竟現(xiàn)在Meta、OpenAI這些巨頭全在押注大模型，他這相當(dāng)于直接否定了整個(gè)行業(yè)的核心布局。

Hassabis作為大模型路線的領(lǐng)軍者，自然不能坐視不管。

他直接指出，LeCun壓根混淆了“通用智能”和“普適智能”兩個(gè)概念。

Hassabis覺得，LeCun反對(duì)的是“普適智能”，也就是所有任務(wù)都能做到最優(yōu)。

但“通用智能”是另一回事，核心是同一個(gè)系統(tǒng)能在不同任務(wù)間遷移學(xué)習(xí)。

馬斯克看到后直接轉(zhuǎn)帖支持Hassabis，說他說得完全正確。

如此看來，這已經(jīng)不是簡單的學(xué)術(shù)爭論，更像是兩條技術(shù)路線的正面宣戰(zhàn)。

其實(shí)兩人吵得不可開交，本質(zhì)是對(duì)“智能”的理解不在一個(gè)頻道。

LeCun堅(jiān)持認(rèn)為，人類大腦本身就是高度特化的系統(tǒng)，根本談不上“通用”。

他還拿數(shù)學(xué)計(jì)算來佐證，視覺任務(wù)涉及的布爾函數(shù)總數(shù)大到難以想象，而人類大腦的神經(jīng)元和突觸數(shù)量有限，能覆蓋的函數(shù)范圍其實(shí)很窄。

他還舉了個(gè)工程師才懂的例子，理論上兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近任何函數(shù)，但實(shí)際應(yīng)用中根本不現(xiàn)實(shí)，這也是深度學(xué)習(xí)要搞多層網(wǎng)絡(luò)的原因。

在他看來，現(xiàn)在大模型搞“擴(kuò)規(guī)模”，不過是用數(shù)量掩蓋結(jié)構(gòu)上的問題，短期性能提升不代表能摸到AGI的門檻。

Hassabis卻不這么認(rèn)為。他沒否定LeCun的數(shù)學(xué)推斷，但覺得對(duì)方打錯(cuò)了靶心。

他覺得人類大腦已經(jīng)是宇宙中已知最精妙的系統(tǒng)，本身就高度通用。

人類從狩獵采集到發(fā)明國際象棋、制造大型客機(jī)，這些成就都證明了大腦的遷移學(xué)習(xí)能力。

DeepMind的AlphaGo到AlphaFold的突破，也驗(yàn)證了大模型的通用潛力。

兩人的論證都有道理，只是看問題的角度完全不同。

光靠嘴吵不夠，兩人都用實(shí)際行動(dòng)站了隊(duì)。

他要?jiǎng)?chuàng)辦自己的公司AMILabs，專注于“世界模型”，這和當(dāng)下主流的大模型路線完全不同。

目前這家公司正在以35億美元估值融資5億歐元，他把后半生的職業(yè)生涯都押在了這里。

Hassabis則帶領(lǐng)DeepMind在大模型路線上一路狂奔。

從AlphaGo擊敗圍棋冠軍，到AlphaFold解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測難題，他們?nèi)〉昧艘幌盗袣v史性突破。

Hassabis還因?yàn)锳lphaFold的貢獻(xiàn)，和團(tuán)隊(duì)一起拿下了2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

他堅(jiān)信，把“擴(kuò)規(guī)?！弊龅綐O致，再完成一兩次關(guān)鍵突破，5到10年內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)完整的AGI。

現(xiàn)在AI行業(yè)已經(jīng)明顯分化，巨頭們堅(jiān)守大模型路線，部分創(chuàng)新機(jī)構(gòu)開始跟風(fēng)“世界模型”。

個(gè)人覺得，這場豪賭沒有絕對(duì)的贏家或輸家。

AGI本身就是一條充滿未知的探索之路，兩種路線或許會(huì)在未來某個(gè)節(jié)點(diǎn)匯合，也可能其中一方會(huì)率先找到突破口。

這場爭論的意義，早就超出了“誰對(duì)誰錯(cuò)”的范疇。

它讓整個(gè)行業(yè)開始反思，到底什么是智能，通往AGI的正確路徑到底是什么。

五年后的結(jié)果固然重要，但在探索的過程中，這種敢于質(zhì)疑、勇于嘗試的精神，才是推動(dòng)AI行業(yè)不斷前進(jìn)的核心動(dòng)力。

畢竟，對(duì)于AGI這種前沿領(lǐng)域，任何大膽的探索都值得被尊重。