Yann LeCun , Meta (META) 's chef A.I. wetenschapper en in zijn vakgebied bekend als een van de ‘peetvaders’ van deep learning, gelooft de wijdverbreide angst die krachtige A.I. modellen gevaarlijk zijn is grotendeels denkbeeldig, omdat de huidige A.I. technologie komt bij lange na niet in de buurt van intelligentie op menselijk niveau – zelfs niet op kattenniveau. En hoewel hij er zeker van is dat A.I. zal bereiken zogenaamde kunstmatige algemene intelligentie (AGI) fase uiteindelijk kan die tijdlijn veel langer zijn dan de meeste onderzoekers denken.
“We zijn echt ver verwijderd van intelligentie op menselijk niveau. Er waren verhalen over het feit dat je een LLM (groot taalmodel) kon gebruiken om je instructies te geven over hoe je een chemisch wapen of biowapen moest maken. Dat blijkt niet waar te zijn”, zei LeCun deze week tijdens een interview op het podium op de World Government Summit in Dubai.
“Die systemen zijn getraind op publieke data. Ze kunnen eigenlijk niets uitvinden, tenminste vandaag niet,’ legde hij verder uit. “Over een tijdje in de toekomst zijn die systemen misschien wel slim genoeg om je beter nuttige informatie te geven dan je met een zoekmachine kunt krijgen. Maar dat is vandaag de dag gewoon niet waar.”
De Franse wetenschapper, die samen met hem de Turing Award 2018 won Geoffrey Hinton En Joshua Bengio voor zijn bijdrage aan het onderzoek naar kunstmatige neurale netwerken beroemd gezegd dat zelfs de meest geavanceerde A.I. systemen hebben tegenwoordig minder gezond verstand dan een huiskat.
“De hersenen van een huiskat bevatten ongeveer 800 miljoen neuronen. Je moet dat met 2.000 vermenigvuldigen om het aantal synapsen, of de verbindingen tussen neuronen, te krijgen, wat het equivalent is van het aantal parameters in een LLM,” zei LeCun, erop wijzend dat de grootste LLM’s ongeveer hetzelfde aantal parameters hebben. als het aantal synapsen in de hersenen van een kat. Het GPT-3.5-model van OpenAI, dat de gratis versie van ChatGPT aanstuurt, heeft 175 miljard parameters . De meer geavanceerde GPT-4 is dat wel Er wordt gezegd dat het op acht taalmodellen draait , elk met 220 miljard parameters.
“Dus misschien zijn we zo groot als een kat. Maar waarom zijn die systemen niet zo slim als een kat?” vroeg LeCun. “Een kat kan het zich herinneren, kan de fysieke wereld begrijpen, kan complexe acties plannen, kan op een bepaald niveau redeneren – eigenlijk veel beter dan de grootste LLM’s. Dat geeft aan dat we conceptueel gezien iets groots missen om machines net zo intelligent te maken als dieren en mensen.”
Ter referentie: de hersenen van een hond hebben ongeveer 2 miljard neuronen en die van een volwassen menselijk brein ongeveer 100 miljard .
Voordat we AI op menselijk niveau (HLAI) bereiken, zullen we AI op katten- en hondenniveau moeten bereiken.
Wij zijn daar nog lang niet in de buurt.
We missen nog steeds iets groots.
Ondanks de taalvaardigheid van LLM.
Een huiskat heeft veel meer gezond verstand en begrip van de wereld dan welke LLM dan ook.— Yann LeCun (@ylecun) 5 februari 2023
Op de vraag wanneer A.I. De menselijke intelligentie zal feitelijk de menselijke intelligentie overtreffen, zei LeCun: “Waarschijnlijk meer dan tien jaar, misschien binnen twintig jaar.” Toen voegde hij er snel aan toe: ‘Als ik dit zeg, neem ik een enorm risico, omdat elke A.I. onderzoeker in de geschiedenis van A.I. is de afgelopen 65 jaar te optimistisch geweest over dit soort voorspellingen... en ze hadden het duidelijk bij het verkeerde eind.'
LeCun trad in 2013 in dienst bij Meta als directeur van A.I. onderzoek voordat hij werd benoemd tot vice-president en hoofd A.I. wetenschapper. Hij is onderdeel van Meta’s Fundamentele A.I. Onderzoeksteam (FAIR). , onder leiding van de Canadese computerwetenschapper Joelle Pineau. LeCun is ook hoogleraar computerwetenschapper aan de New York University en geeft parttime les aan het NYU Center for Data Science en het Courant Institute of Mathematical Sciences.
