圖靈獎得主、meta首席AI科學家楊立昆近日參與了一檔科技播客節目，深入探討了當前生成式AI在科學發現方面的局限以及AI未來的發展方向。
楊立昆指出，當前的大語言模型等AI技術，其運作機制主要基于文本數據的統計規律進行答案生成，本質上缺乏“創造新事物”的能力。與人類不同，AI無法運用常識和心理模型來思考并解決全新的問題。人類能夠憑借對物理世界的深刻理解和抽象推理能力，探索未知領域，而AI則僅僅是在海量文本數據上進行檢索和生成，缺乏對現實世界本質的認知。
“現有的大語言模型發展已接近其潛能上限，”楊立昆強調，“隨著訓練數據的不斷增加，其帶來的性能提升正逐漸放緩。進一步的數據獲取不僅成本高昂，而且效果難以保證。單純依靠擴大模型規模和增加訓練數據，無法實現真正意義上的AI。”
他進一步闡述，“真正的AI”應當具備理解物理世界的能力，擁有持久的記憶，并能夠支持復雜的推理和規劃。這是當前AI技術所欠缺的，也是未來AI發展需要突破的關鍵。
楊立昆還提到，他在今年早些時候曾預測，AI技術將在2030年前迎來一次革命性的飛躍。然而，目前的AI系統依然受到諸多限制，現有技術還無法支撐家用機器人和自動駕駛汽車等高級應用的普及。
為了推動AI技術的發展，楊立昆正在致力于研究一種新的系統。該系統旨在通過建立一個能夠預測物理世界行為的模型，幫助AI“理解”現實。他認為，這是實現AI智能水平飛躍的關鍵一步。“目前的AI還無法與人類相提并論。如果我們能夠開發出具備貓或老鼠般智能的系統，那將是一個巨大的進步。”
