LeCun prognostiziert AGI: Sowohl große Modelle als auch verstärktes Lernen sind weit verbreitet! Mein „Weltmodell“ ist der neue Weg

Yann LeCun, einer der bekanntesten zeitgenössischen Giganten der KI-Branche und die Seele des KI-Labors von Meta, setzt sich seit langem dafür ein, Maschinen ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, wie die Welt funktioniert, das heißt, es der KI zu ermöglichen, gemeinsam zu werden Sinn. Was LeCun in der Vergangenheit getan hat, war, Videoausschnitte zu verwenden, um neuronale Netze zu trainieren und die KI Pixel für Pixel vorhersagen zu lassen, was im nächsten Frame der täglichen Aktivitätsvideos erscheinen wird. Es überrascht nicht, dass er zugab, dass dieser Ansatz an die Wand stößt. Nachdem LeCun mehrere Monate bis eineinhalb Jahre darüber nachgedacht hatte, hatte er neue Ideen für die nächste Generation der KI.

Neuer Weg für KI

In einem Interview mit MIT Technology Review skizzierte LeCun seinen neuen Forschungsweg und sagte, dass dies Maschinen eine gesunde Grundlage für die Erkundung der Welt geben würde. Für LeCun ist dies der erste Schritt zum Aufbau von AGI (Artificial General Intelligence). Maschinen, die wie Menschen denken können, sind seit der Geburt der KI-Industrie die Leitvision und gleichzeitig eines der umstrittensten Konzepte.

Allerdings ist LeCuns neuer Weg möglicherweise noch unvollständig und wirft möglicherweise mehr Fragen als Antworten auf. Die größte Frage ist, dass LeCun selbst zugibt, dass er noch nicht weiß, wie man die Art von KI aufbaut, die er beschreibt. Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht ein neuronales Netzwerk, das die reale Welt auf andere Weise als bisher betrachten und daraus lernen kann. LeCun verzichtete schließlich darauf, die KI das nächste Videobild Pixel für Pixel erraten zu lassen, und ließ das neue neuronale Netzwerk nur die Schlüsselkenntnisse erlernen, die zur Erledigung der Aufgabe erforderlich sind.

Dann plant LeCun, dieses neuronale Netzwerk mit einem anderen neuronalen Netzwerk namens „Konfigurator“ zu koppeln. Der „Konfigurator“ ist dafür verantwortlich, zu entscheiden, welche Details das neuronale Hauptnetzwerk lernen muss, und das Hauptsystem automatisch entsprechend anzupassen. Für LeCun ist AGI ein integraler Bestandteil der menschlichen Interaktion mit Zukunftstechnologien. Diese Sichtweise deckt sich natürlich mit der seines Arbeitgebers Meta Company, der sein gesamtes Vermögen in die Entwicklung des Metaversums investiert hat.

LeCun sagte, dass AR-Brillen in 10-15 Jahren den aktuellen Status von Smartphones ersetzen werden. AR-Brillen müssen über einen virtuellen intelligenten Assistenten verfügen, der den Menschen bei seinen täglichen Aktivitäten unterstützen kann. Damit diese Assistenten möglichst effektiv sind, müssen sie in etwa mit der Intelligenz des menschlichen Gehirns mithalten.

„Weltmodell“ ist der Kern von AGI

LeCun begeistert sich seit Kurzem für das „Weltmodell“. Ihm zufolge ist es die grundlegende Funktionsweise der meisten Tiergehirne: die Durchführung einer Simulation für die reale Welt. Schon im Säuglingsalter nutzen Tiere Vorhersage-Versuch-und-Irrtum-Methoden, um Intelligenz zu entwickeln. Kleine Kinder entwickeln in den ersten Lebensmonaten die Grundlagen ihrer Intelligenz, indem sie Bewegungen und Rückschläge in der realen Welt beobachten.

Durch die Beobachtung eines kleinen Balls, der hunderte Male fällt, haben normale Babys ein grundlegendes Verständnis für die Existenz und Wirkungsweise der Schwerkraft, auch wenn sie noch nie einen grundlegenden Physikkurs besucht oder die drei Newtonschen Gesetze gelernt haben. Daher wird diese Art des intuitiven/stillschweigenden Denkens von gewöhnlichen Menschen als „gesunder Menschenverstand“ bezeichnet. Der Mensch nutzt seinen gesunden Menschenverstand, um die meisten möglichen Zukünfte und unmöglichen Fantasien in der realen Welt zu verstehen, die Konsequenzen seines Handelns vorherzusehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Eine solche menschliche Intelligenz erfordert weder pixelgenaue Details noch eine umfassende Bibliothek physikalischer Parameter. Selbst wenn jemand keine Sehkraft hat oder Analphabeten ist, kann er seine Intelligenz dennoch normal nutzen.

Aber es ist schwierig, einer Maschine beizubringen, gesunden Menschenverstand zu lernen. Den heutigen neuronalen Netzen müssen Tausende von Beispielen gezeigt werden, bevor sie beginnen, die zugrunde liegenden Muster vage zu entdecken. LeCun sagte, dass die Grundlage der Intelligenz die Fähigkeit des gesunden Menschenverstandes sei, die unmittelbare Zukunft vorherzusagen. Nachdem er es jedoch aufgegeben hatte, die KI Pixel für Pixel vorhersagen zu lassen, sagte LeCun, er wolle seine Meinung ändern. LeCun gab eine Analogie: Stellen Sie sich vor, Sie halten einen Stift in die Luft und lassen ihn los. Der gesunde Menschenverstand sagt Ihnen, dass der Stift definitiv fallen wird, aber der genaue Ort des Sturzes liegt nicht im Bereich der Vorhersage der menschlichen Intelligenz. Nach dem bisherigen KI-Entwicklungsmodell muss die KI komplexe physikalische Modelle ausführen, um vorherzusagen, ob der Stift fallen wird, und gleichzeitig den genauen Ort des Sturzes zu finden.

Jetzt versucht LeCun mit aller Kraft, die KI nur die Schlussfolgerung des gesunden Menschenverstands vorhersagen zu lassen, dass der Stift fallen wird, und die genaue Position liegt nicht im Rahmen der Lösung. LeCun sagte, dies sei das Grundmuster des „Weltmodells“.

LeCun sagte, dass er eine frühe Version des „Weltmodells“ erstellt habe, die die grundlegende Objekterkennung vervollständigen kann, und dass er nun daran arbeite, es zu trainieren, um die oben genannten Vorhersagen des gesunden Menschenverstandes zu lernen.

Allerdings sagte LeCun, dass er die Funktion des „Konfigurators“ noch nicht verstanden habe. Die „Konfigurator“-KI in LeCuns Vorstellung ist die Steuerungskomponente des gesamten AGI-Systems. Es bestimmt, welche vernünftigen Vorhersagen das Weltmodell zu jedem Zeitpunkt treffen muss, und passt die Details der Daten an, die das Weltmodell zu diesem Zweck verarbeiten sollte. LeCun glaubt mittlerweile fest daran, dass ein „Konfigurator“ unerlässlich ist, weiß aber nicht, wie man ein neuronales Netzwerk trainiert, um diesen Effekt zu erzielen.

„Wir müssen eine Liste realisierbarer Technologien erkunden, und diese Liste existiert noch nicht.“ In LeCuns Vision sind „Konfigurator“ und „Weltmodell“ die beiden Kerne der zukünftigen grundlegenden kognitiven AGI-Architektur Dadurch können kognitive Modelle zur Wahrnehmung der Welt, Anreizmodelle, die KI dazu bringen, Verhalten anzupassen, etc. entwickelt werden. LeCun sagte, dass das neuronale Netzwerk auf diese Weise jeden Teil des menschlichen Gehirns erfolgreich simulieren könne. Beispielsweise spielen der „Konfigurator“ und das „Weltmodell“ die Rolle des Präfrontallappens, das Motivationsmodell ist die Amygdala der KI und so weiter.

Kognitive Architektur und Vorhersagemodelle auf unterschiedlichen Detaillierungsebenen sind Sichtweisen, die seit vielen Jahren in der Branche etabliert sind. Wenn Deep Learning jedoch zum Mainstream der KI-Branche wird, werden viele dieser alten Ideen überholt. Jetzt kehrt LeCun zur traditionellen Weisheit zurück: „Die KI-Forschungsgemeinschaft hat diese Dinge sehr vergessen.“ Denn LeCun ist fest davon überzeugt, dass der aktuelle Mainstream-Weg in der Branche in eine Sackgasse geraten ist. In Bezug auf den Aufbau von AGI gibt es derzeit zwei gängige Ansichten in der KI-Branche.

Erstens glauben viele Forscher fest an den Weg, einen eigenen Fehler zu machen: Genau wie bei der GPT-Serie und der DALL-E-Serie von OpenAI gilt: Je größer das Modell, desto besser. Wenn es den kritischen Punkt überschreitet, wird die KI die menschliche Intelligenz wecken .

Das zweite ist verstärkendes Lernen: kontinuierliches Ausprobieren und Belohnen und Bestrafen der KI entsprechend den Trial-and-Error-Ergebnissen. Dies ist die Methode von DeepMind zur Erstellung verschiedener Schach- und Karten-KI sowie Spiel-KI. Befürworter dieses Ansatzes glauben, dass, solange die Belohnungen und Anreize richtig gesetzt sind, durch verstärkendes Lernen letztendlich ein echter AGI entstehen wird.

Lecun sagte, dass die beiden Arten von Menschen hier Unsinn seien: „Die Größenordnung bestehender großer Sprachmodelle unendlich erweitern und schließlich KI auf menschlicher Ebene entwickeln? Ich glaube dieses lächerliche Argument keine Sekunde. . Diese Modelle.“ kann nur verschiedene Text- und Bilddaten verarbeiten, ohne direkte Erfahrung in der realen Welt. „Für das Training des Modells für die Ausführung der einfachsten Aufgaben ist eine große Datenmenge erforderlich. Ich glaube nicht, dass diese Methode eine Chance hat.“ Raus mit AGI. Wenn LeCuns Vision verwirklicht wird, wird KI die nächste Generation grundlegender Hochleistungstechnologie sein, nicht weniger als das Internet. Aber seine Ankündigung beinhaltete nicht die Leistung, den Anreizmechanismus, den Kontrollmechanismus usw. seines eigenen Modells. Diese Mängel sind jedoch Nebensache, denn unabhängig von Lob oder Kritik sind sich Brancheninsider darüber einig, dass die Auseinandersetzung mit diesen Mängeln lange auf sich warten lassen wird. Denn nicht einmal LeCun kann AGI im Moment herstellen.

Lecun selbst erkannte diese Situation an. Er sagte, er hoffe nur, die Saat für neue theoretische Wege zu säen und Nachzügler darauf aufbauend Ergebnisse erzielen zu lassen. „Um dieses Ziel zu erreichen, sind zu viele Menschen und zu viel Aufwand erforderlich. Ich spreche dies jetzt an, nur weil ich denke, dass dieser Weg der endgültige richtige Weg ist. Auch wenn dies nicht möglich ist, hofft LeCun, seine Kollegen davon zu überzeugen, sich nicht nur darauf zu konzentrieren.“ Bei großen Modellen und verstärktem Lernen ist es am besten, den Geist zu öffnen. „Ich hasse es, wenn Leute Zeit verschwenden.“

Reaktion der Branche: sowohl positiv als auch negativ

Yoshua Bengio, ein weiterer Branchenführer im Bereich KI und guter Freund von LeCun, sagte, er freue sich, dass sein alter Freund seinen Traum verwirkliche. „Yann redet schon seit einiger Zeit darüber, aber ich freue mich sehr, dass er alle seine Bemerkungen umfassend an einem Ort zusammenfasst. Dabei handelt es sich jedoch nur um Anträge auf Forschungsrichtungen und nicht um Ergebnisberichte. Normalerweise diskutieren wir darüber nur privat.“ . Das Risiko, öffentlich zu sprechen, ist ziemlich hoch seine Vision zu verwirklichen.

„Das von LeCun beschriebene Weltmodell ist in der Tat eine aufregende neue Idee.“ Melanie Mitchell vom Santa Fe Institute in Kalifornien stimmte LeCun zu: „Diese Art von Sichtweise sieht die Branche in der Deep-Learning-Community wirklich nicht oft. Aber Den meisten Menschen mangelt es dem Sprachmodell wirklich an Gedächtnis und es fehlt das Rückgrat des internen Weltmodells, das eine Rolle spielen kann viel menschliches Wissen. Wie kann ich das von LeCun vorgeschlagene Weltmodell verbessern? Selbst wenn Menschen lernen, geht das nicht nur durch persönliche Erfahrung, sondern auch durch Mundpropaganda

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