六月初就在，被普遍会商的「宣言」LeCun颁发了一篇，的工作的评论以及一篇对我。少是真正的新工具呢可是他所说的有多？

　　可能是将来智能系统的一个构成部门LeCun：目前的深度进修模子，少需要的部门但我认为它缺。们是需要的我认为它，不敷但还。

　　最终「，意、更好的处理方案会有一个更令人满，理解世界的运转体例这个系统能更好地。」

　　人在会商「有良多，现人类程度的人工智能我们该当做什么来实。法是错误的良多人的说。」

　　ning提出了一个强无力的来由LeCun和他的合作者Brow，-3的锻炼对象）是不敷的即仅有言语输入（即GPT.

　　勾勒了所有的问题马库斯：虽然我，需要放弃深度进修但我不认为我们。反相，不是作为一种通用的东西我们需要从头认识它：，多东西中的一种而只是作为众。

　　曾经62岁了Lecun，淫了几十年后在这个范畴浸，做出提示：你们急渐渐走上的他认为本人有需要对很多人，条盲道是一。

　　近最，ZDNet的采访LeCun接管了，法永久不会带来真正的人工智能暗示当今的大大都人工智能方。

　　己的学术地位为了成立自，做出不担任、不道德的行为人们有时会对credit。已经写过一本书哈罗德·布鲁姆，影响的焦炙》他称之为《。本年直到，誉等身的人身上看到如许的倾向我还没有在像LeCun如许荣。年起头但从今，到了一次又一次我从他身上看。

　　下一帧上利用生成收集的信念他曾经放弃了在预测视频中的。完全的失败「这是一次。」

　　n的老仇家而LeCu，rcus天然也逃不外他的炮火纽约大学传授Gary Ma。

　　高级驾驶辅助系统）的五级主动驾驶汽车「我们完全有可能具有没有ADAS（，进行工程设想但不得不合错误它。」

　　推理来鞭策人类程度的人工智能时在谈到通过在神经收集上添加符号，不晓得若何做到这一点LeCun暗示本人。

　　文章涉及到一个主要的问题LeCun比来的另一篇，通往AGI的准确道路上大型言语模子能否真的在，言语中进修到足够的学问模子能否真的能够仅从。

　　本人争取Credit的话若是说上面这段属于是为，起来就完满是针对LeCun本人了Marcus博客后半部门的内容看。

　　un暗示Le C，在社交收集上颁发的概念Schmidhuber，是现实底子不。一个设法建议你怎样做他只是在插旗：有了，写下来然后，何尝试没有任，何理论没有任。

　　没有错「他们，他说」，意义上说「从某种，系统的一个构成部门这可能是将来智能，少需要的部门但我认为它缺。」

　　出的概念我先提，现我说的对他此刻发，点是他先提的就传播鼓吹这个观，来攻击我然后拿出，说什么呢我还能？

　　dhuber看来而在Schmi，有这个设法谁第一个，占头功谁就，荒谬这很。

　　真正的意义是LeCun，过这本书他没读，没读过读都，的设法是好笑的就认为没有影响。

　　到像猫一样具有常识的境界「我们的智能机械还没有达，他说」。从这里起头呢？「我们为什么不」

　　us不是一个搞AI的「Gary Marc，心理学家他是一个。能做出任何贡献他从未对人工智。方面有不错的功效他在尝试心理学，于人工智能的同业评审论文但他从来没有写过一篇关。错没，就是如许有些人。」

　　操作的问题关于符号。时间来报复符号操作LeCun花了不少，inton更是如斯他的合作者之一H，写的一篇深度进修评论中说他们在2015年结合撰，于法则的符号表达的操作」「需要新的范式来代替基。

　　说法过于离谱LeCun的，在访谈发出后以致于不少人，我措辞都来为；即发布了更正申明ZDNet也立。

　　很是成功的范畴中在人工智能的很多，到了缺陷和局限LeCun看。化进修范畴他对于强，：跟这些范畴一样他也持同样的概念，永久不敷完满强化进修也。

　　工作刚好不是一篇期刊文章也许我最有影响力的AI，出书的《代数思维》一书而是2001年由MIT。的访谈中的几乎每一个概念LeCun在ZDNet，里都有提及在这本书。

　　经开辟出了控制国际象棋、将棋和围棋的AlphaZero法式虽然DeepMind的David Silver等研究人员已，我们的大部门进修过程但LeCun说：「，际步履来完成不是通过实，察来完成的而是通过观。」

　　所有AI都面对着同样的根基问题LeCun还提出了主要的一点：，何丈量消息出格是如。

　　大型言语模子此中就包罗，mer的GPT-3及其同类好比如基于Transfor。n所描述的那样正如LeCu，相信：「只需我们把一切都标识表记标帜化Transformer的信徒们，型来进行离散的预测然后锻炼庞大的模，种体例从这里呈现人工智能就会以某。」

　　对LeCun的采访今天那篇ZDNet，后很惊讶我看了之，说的几乎所有内容由于LeCun所，都说过我之前，是一字不差有些几乎，ng：A Critical Appraisal》的论文中此中大部门是在2018年一篇名为《Deep Leari，的「大部门是错误的」LeCun其时说我讲。

　　退一步说「你必需，吧好，这个梯子我们建了，的是去月球但我们的目，把我们奉上月球这个梯子不成能。使人们从头思虑根基概念」LeCun说他但愿促。意义是「我的，建筑火箭我们需要，建筑火箭的细节我不克不及告诉你，根基准绳但这是。」

　　连续串步履中到底有什么新工具我很难看出LeCun比来的，tter上要求他注释所以我今天在Twi。

　　大、与常识性推理关系较大的问题Marcus：那些与分类关系不，度进修的范畴内根基上不在深，我所知并且就，问题没有什么协助深度进修对这类。

　　专访头一天发出ZDNet的，的回怼文章第二天就来了Gary Marcus！

　　是错误的这完全。际上实，表了大量的文章我在AI范畴发，评断的期刊上有些是在同业，不是有些。人工智能论文我最主要的，了尝试性工作对神经收集做，分布转移和非常值的挑战在1998年就预见到了，扰着Bengio等人这些问题到此刻还在困。

　　un看来在LeC，法是不成能的纯粹的统计方。型完全从命概率论「要让一个世界模，也太高了这要求；该若何做到我们不晓得。」

　　暗示他，引见了一种方式本人在论文中，的环境下就能做到这一点能够在没有明白符号操作。Marcus的做法这就是Gary 。

　　6月在， LeCun已经颁发了一篇60页长文Meta的首席人工智能科学家Yann，中实现人类智能程度的方式描述了他认为无望在机械。

　　援用的论文中他说我该当，中的任何次要概念并不包含我论文。工作上也是这么做的他在GANs和其他，像他说的那样成果底子不。很容易插旗，可就难多了要做出贡献。

　　rcus说好比Ma，现说过我已经说过的概念LeCun不想让人发，享任何credit也不合错误这些概念分，学术礼节的这是违反。

　　么厉害的人让一个这，之前早就说过的概念几回三番地讲出我，又一次赢麻了这算不算我？

　　2）：你必需退一步说LeCun（202，吧好，这个梯子我们建了，想去月球但我们，把我们带到月球这个梯子不成能。

　　早就说过我之前，题在于缺乏认知模子大型言语模子的问，达不到智能模子的光靠喂语料锻炼是。

　　比来而，即便是目前深度进修范畴最成功的研究路子LeCun在领受ZDNet采访时暗示：，极大的思疑他也抱有。

　　越大的锻炼语料库中奇异地呈现「期待认知模子和推理从越来，奇观......就像是在期待一个」

　　能的下一个十年》的arXiv预印本文章中就提出来的但这个概念又是我在2020年2月在一篇名为《人工智。

　　说一下趁便，篇论文对于这，篇凡是意义上的科学论文我明白暗示了这不是一，走向何处的立场文件它更像是一份关于。的大部门内容有任何优先权我并不要求我在论文中写。

　　认为他，的主动驾驶手艺这种过度设想，时的计较机视觉法式一样会和所有因深度进修而过，懦弱很是，易碎很是。

　　imits Of Language》的文章他们写了一篇名为《AI And The L，统永久不会接近人类的聪慧认为 「仅靠言语锻炼的系，到宇宙的尽头也不可即便从此刻起头锻炼。」

　　驱Yann LeCun62岁的出名深度进修先，学传授纽约大，奖得主图灵，席人工智能科学家Meta公司的首，新设法是一个接一个近年来对深度进修的。

　　近最，老敌手：Marcus是个心理学家LeCun在采访中犀利点评了两位，AI的不是搞；ber是个插旗的Schmidhu。

　　un认为LeC，学术界不只是，能也需要从头思虑工业上的人工智。看来在他，汽车公司主动驾驶，ayve好比W，于乐观」不断「过，据扔到大型神经收集里由于他们认为只需把数，到任何工具就能够学。

　　先早，宣言」文刚发出来时LeCun阿谁「，trick Krauss 发推「恭喜」就有德国计较神经学家、AI研究人员Pa，GI只差两个工具看起来我们离A，eCun的世界模子一是常识、二是L。

　　更是间接讲LeCun的访谈过于自卑Henning Schwabe ，理性的仇敌而自卑恰是:

　　不惊人死不休LeCun语，huber就是个插旗的犀利暗示：Schmid，底子不是搞AI的而Marcus，心理学家他只是个。

　　：套用一个陈旧的寓言马库斯（2012），进修造了个更好的梯子Hinton通过深度；不必然能让你上月球但一个更好的梯子。

　　外另，孤立我为了，无故的、完全不实的报复他在采访中对我进行了，cus不是AI研究人员声称「Gary Mar，心理学家他是一个，做出任何贡献从未对AI。面做了很是好的工作他在尝试心理学方，于AI的同业评断的论文」但他从来没有写过一篇关。

　　眼里在他，该被训斥——在这些人看来那些「宗教概率论者」应，释机械进修的独一框架概率论是能够用来解。

　　玩儿似的做法像他如许跟，申明它为什么有用和真正的做理论（，诸实践）然后付，很大的区别这此中有。个完整的链条这之中有一。