杨立昆哈佛大学演讲:生成式大模型很糟糕,我们需要目标驱动的AI(杨立青的爱情)

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原标题:杨立昆哈佛大学演讲:生成式大模型很糟糕,我们需要目标

驱动的AI

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杨立昆哈佛大学演讲:生成式大模型很糟糕,我们需要目标驱动的AI2024年3月28日,杨立昆在哈佛大学数学科学和应用中心(CMSA)做了一场学术演讲(2024 Ding Shum Lecture)。

杨立昆是法国计算机科学家Yann LeCun的中文名,他任Meta首席人工智能科学家和纽约大学教授,他带领 Meta 的团队推出了开源大模型领域 Llama。他与 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton一同获得2018年的图灵奖。

杨立昆在哈佛大学演讲现场

演讲标题:目标驱动的人工智能:迈向能学习、记忆、推理和规划的AI系统

演讲摘要:机器如何能够像人类和动物一样高效地学习?机器如何学习世界的运行方式并获得常识?机器如何学习推理和规划?当前的AI架构(如自回归大型语言模型)存在不足,我提出一种模块化认知架构,可能会回答这些问题。该架构的核心是一个世界模型,使系统能够预测其行为的后果,并规划一系列动作,以最优实现一组目标。这些目标包括确保系统的可控性和安全性。

演讲PPT封面

整个演讲1小时16分钟,演讲记录约12000字,本文对其进行了整理和缩略。

1. 机器学习很糟糕机

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