Nội dung bài viết
Yann LeCun, người sáng lập AMI Labs, đang phát triển một hệ thống AI mới. Yann LeCun, một trong những nhân vật hàng đầu trong thế giới trí tuệ nhân tạo, cho biết: “Chúng tôi không có robot có khả năng hiểu thế giới vật chất tốt gần như một con chuột”.
Ông đã làm việc tại Meta, chủ sở hữu Facebook, trong một thập kỷ, nơi ông là nhà khoa học AI trưởng, nhưng đã rời đi vào năm 2025 và thành lập Phòng thí nghiệm trí tuệ máy nâng cao (AMI Labs). Mục tiêu của anh là đưa AI vượt xa các hệ thống hiện tại như ChatGPT, Claude và Gemini.
Ông nói, chúng có những công dụng riêng nhưng sẽ không bao giờ có thể giải quyết được những tình huống phức tạp trong thế giới thực, chẳng hạn như bắt robot làm việc nhà.
Ông nói với tôi bên lề VivaTech, hội nghị công nghệ hàng đầu của Pháp: “Chúng không phải là con đường hướng tới trình độ con người hay trí thông minh giống con người, hay thậm chí trí thông minh giống động vật, bởi vì chúng không thể xử lý dữ liệu trong thế giới thực, chúng không được tạo ra cho mục đích đó”.
Vì vậy, AMI Labs có trụ sở tại Paris đang bận rộn phát triển một loại trí tuệ nhân tạo mới không dựa trên công nghệ đằng sau ChatGPT và các đối thủ của nó. Các nhà đầu tư nghĩ rằng nó có tiềm năng.
Đầu năm nay, AMI Labs thông báo rằng họ đã huy động được hơn 1 tỷ USD, với các nhà đầu tư bao gồm cả gã khổng lồ chip máy tính Nvidia của Mỹ. Và quỹ quản lý tài sản cá nhân của người sáng lập Amazon Jeff Bezos.
Cái gọi là vòng tài trợ hạt giống đó, vòng gây quỹ khởi nghiệp sớm nhất, là một trong những vòng gây quỹ lớn nhất ở châu Âu. LeCun cho biết, các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT cực kỳ giỏi ở một số thứ như mã hóa, các bài toán và tạo văn bản.
Nhưng ông lập luận rằng đây là những vấn đề được xác định rõ ràng và có thể dự đoán được. "Họ [LLM] về cơ bản chỉ tích lũy kiến thức...
Họ có thể lấy lại thứ gì đó, bạn huấn luyện họ làm lại, nhưng họ không đặc biệt thông minh. Họ không có hiểu biết cơ bản," ông nói.
Trong thế giới thực, có rất nhiều kết quả gây hoang mang cho bất kỳ hành động nào, điều này đòi hỏi một loại trí tuệ nhân tạo linh hoạt hơn. LeCun giữ một cây bút thẳng đứng trên đầu nó.
Anh ấy hỏi điều gì xảy ra khi bạn buông tay? Ngay cả một đứa trẻ mới biết đi cũng biết rằng chiếc bút sẽ bị đổ.
Nhưng không ai thèm đoán xem cây bút có thể rơi theo hướng nào, không có cách nào để biết được. Nhưng LLM có thể cố gắng tạo ra một dự đoán duy nhất về bước đi tiếp theo của cây bút dựa trên các mẫu thống kê từ dữ liệu huấn luyện của nó.
Dự đoán gần như chắc chắn sẽ sai, bởi vì hệ thống này không thực tế. nói về thực tế vật lý của tình huống, nó đang tạo ra những gì có vẻ hợp lý về mặt thống kê.
LeCun cho biết hệ thống mà công ty anh đang phát triển, có tên là Kiến trúc dự đoán nhúng chung (JEPA), được thiết lập để giải quyết những vấn đề như vậy. Nó tạo ra sự trừu tượng của thế giới thực cho phép nó đánh giá kết quả của các hành động.
Việc tạo ra những khái niệm trừu tượng này đòi hỏi những phép toán khó, nhưng về cơ bản, chúng lọc ra những thông tin vô dụng, chỉ để lại cho AI những bức ảnh hữu ích về thế giới.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.