Yann LeCun: Deep Learning, ConvNets, and Self-Supervised Learning | Lex Fridman Podcast #36

Summary

在这次深度对话中，人工智能领域的先驱Yann LeCun分享了他对深度学习革命的看法，探讨了其在AI发展中的重要性。LeCun教授讨论了价值不一致性问题，以及如何通过设计目标函数来避免机器做出有害的决策。他还提到了自主智能系统的构建，强调了预测模型的必要性，并探讨了情感在智能中的作用。LeCun对当前AI技术的局限性和未来的可能性提供了深刻的见解，展望了人工智能的未来发展。

Takeaways

• 🤖 深度学习是AI领域的一项革命性技术，它使机器能够从数据中学习。
• 🧠 深度学习之父之一的Yann LeCun，以其在卷积神经网络方面的贡献而闻名，特别是在光学字符识别和MNIST数据集上的应用。
• 🎓 Yann LeCun是纽约大学的教授，同时也是Facebook的副总裁和首席AI科学家，他因深度学习的工作获得了图灵奖。
• 🗣️ LeCun认为，机器的目标是学习世界的模型，以便能够预测未来并做出决策。
• 🚀 尽管深度学习在图像识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功，但要达到人类水平的智能，还有很长的路要走。
• 🧠 对于AI系统来说，理解和处理不确定性是一个关键挑战，这需要对世界有更深层次的理解。
• 🤖 AI系统的设计需要考虑到伦理和道德问题，例如在设计目标函数时需要考虑到不伤害人类等原则。
• 📚 LeCun认为，AI的发展不仅仅是技术的进步，它还涉及到法律、伦理和社会等多个领域。
• 🌐 深度学习的成功部分归功于互联网和大数据的可用性，这些数据为训练复杂的神经网络提供了基础。
• 🔍 LeCun强调，尽管深度学习取得了显著进展，但在理解大脑如何工作方面，我们仍然有很多不知道的地方。
• 🚧 目前，AI系统在特定任务上表现出色，但它们并不是真正的通用智能，而是高度专业化的系统。

Q & A

Yann LeCun在人工智能领域有哪些重要贡献？

Yann LeCun是深度学习领域的先驱之一，尤其以卷积神经网络的创立者而闻名，特别是在光学字符识别和著名的MNIST数据集上的应用。他还因深度学习的工作获得了图灵奖，并在Facebook担任首席AI科学家。

Yann LeCun如何看待人工智能的伦理和价值对齐问题？

Yann LeCun认为，人工智能系统的价值对齐问题类似于人类社会中通过法律防止不良行为的情况。他强调，我们需要为AI系统设计目标函数，并在其中加入类似法律的约束，以确保AI系统的行为符合社会的共同利益。

Yann LeCun对于构建类似HAL 9000这样的AI系统有哪些建议？

Yann LeCun认为，构建类似HAL 9000的AI系统时，不应要求AI系统保守秘密或说谎，因为这最终会导致内部冲突。他还提到，应该为AI系统设定类似医生誓言的基本规则，以确保它们不会违反某些伦理原则。

Yann LeCun如何看待深度学习中的大规模神经网络？

Yann LeCun认为，大规模神经网络在相对较小的数据集上进行训练时，其效果出人意料地好，这打破了以往教科书中关于需要较少参数和数据样本的传统观点。他认为这是一个令人惊讶的发现，因为它证明了在参数数量巨大、目标函数非凸的情况下，神经网络仍然能够学习。

Yann LeCun对于AI系统进行推理的能力有何看法？

Yann LeCun相信神经网络能够进行推理，并且认为推理是学习的一个结果。他提出，为了使神经网络能够进行推理，我们需要一种工作记忆系统，以及能够访问这些记忆并进行迭代处理的网络。他还提到，目前正在研究如何使Transformer这样的模型具有类似的记忆和推理能力。

Yann LeCun如何看待AI系统中的因果推理？

Yann LeCun认为，当前的神经网络在因果推理方面存在不足，但已经有研究者在努力解决这个问题。他提到了最近的研究工作，这些工作致力于让神经网络关注真实的因果关系，这可能同时解决数据偏见等问题。

Yann LeCun对于深度学习在90年代的低迷和复兴有何看法？

Yann LeCun认为，90年代深度学习之所以低迷，部分原因是当时缺乏易于使用的软件平台和足够的数据集。他提到，当时使用神经网络需要编写大量代码，并且没有像Python或MATLAB这样的工具。他还提到，当时AT&T的法律限制阻止了他们的代码作为开源发布，这限制了技术的传播和应用。

Yann LeCun如何看待专利在AI领域的作用？

Yann LeCun表示，他个人并不相信软件或数学概念的专利。他认为，专利的存在是因为法律环境的要求，但他和Facebook都不相信这种专利，通常是出于防御目的而申请。他强调，整个行业并不相信专利能够保护创新，而是更注重开放合作和共同进步。

Yann LeCun对于AI领域的未来有哪些预测？

Yann LeCun预测，AI领域将继续发展，特别是在交互式环境和模拟环境中训练和测试智能系统方面。他认为，未来的AI系统将更多地依赖于学习和模型预测控制，以及可能结合监督学习和基于模型的强化学习。他还强调了自我监督学习和模型预测控制在未来智能系统中的重要性。

Yann LeCun如何看待当前AI系统在理解世界方面的局限性？

Yann LeCun认为，当前的AI系统在理解世界方面还很有限，尤其是缺乏对物理世界的直观理解。他用视觉系统的例子说明，即使是随机打乱输入信号的顺序，人类的大脑也无法通过学习恢复到原有的视觉质量。这表明，我们的大脑在很多方面是高度专业化的，而不是普遍通用的。

Yann LeCun对于如何构建具有人类水平智能的AI系统有何建议？

Yann LeCun认为，要构建具有人类水平智能的AI系统，首先需要让机器通过观察和少量互动学习世界的模型，类似于婴儿和幼小动物的学习方式。他强调，自我监督学习是关键，即让机器通过预测和重建输入的一部分来学习。此外，他提到，为了让AI系统真正理解语言，需要某种形式的“接地”或与世界的联系。