相信他，系统作为运转体例来理解世界将来会有一种能够愈加无效额，驶手艺所具有的懦弱性协助减轻此刻主动驾。

　　使用 AI 来主导主动驾驶汽车的公司杨立昆提到了 Wayve 这类试图，些过于乐观感觉他们有，喂”给大型神经收集仿佛只需把数据“，乎任何工具就能学到几。

　　个问题针对这，两个处理标的目的杨立昆提出了。监视进修方式一是使用自，所需的数据量削减系统进修，练来获得更好的机能这素质上是通过预训。到端的锻炼二是进行端，理边缘环境的系统设想一些可以或许处，制来处理问题通过强化控。

　　et 的对话中在与 ZDN，进修范畴最成功的很多研究路子杨立昆暗示：“我对目前深度，的思疑立场都持有极大。”

　　出后的第二天相关采访发，新”设法有多新鲜?》为题马库斯就以《杨立昆的“，己辩护的文章颁发了为自。

　　杨立昆更慎密地重申我的概念了马库斯说：“没有人比今天的。责他抄袭我不会指，常诚笃地得出这些结论的由于我认为他可能长短。庞大的胜利这对我来说，我好久前就已选定的位置一个如斯精采的人来到了。”

　　成长背后具有的缺失他看到了该学科快速，大部门强化进修指出目前进行的，非现实步履完成都仅通过察看而。

　　进修的一个分支深度进修是机械，据具有的内部纪律其通过进修给定命，等内容的感知、识别和节制实现对文字、语音、图像。年来近，度进修借助深，、个性化保举等范畴取得了显著功效研究人员在天然言语理解、数据挖掘，成为实现 AI 的支流选择而基于深度进修的大模子也。

　　例子为证他以七个，皆来自于其在2018 年颁发的指明杨立昆在采访中的阐述的概念，a Critical Appraisal）为题的论文[2]以《深度进修：批判性评估》（Deep Learning：。

　　文章中在这篇， AI 的成长情况他总结了过去几年，体的系统布局和锻炼范式提出了一种机关自主智能，上实现人类程度智能的方式并表白这是一种能在机械。过不，项目都不克不及实现如人类般的智能这也暗示了现在大部门 AI 。

　　设想的主动驾驶手艺他说：“这种过度，计较机视觉法式一样懦弱易碎将与所有因深度进修而过时的。”

　　提的是值得一，访中在采，名望传授加利·马库斯（Gary Marcus）进行了攻讦杨立昆还对人工智能范畴出名学者、纽约大学心理学和神经科学，是个心理学家他认为后者只， 做出任何贡献而从未对 AI。

　　过不，关心的 Transformer 模子来说对于诸如 GPT-3、BERT 这类备受，别的的见地杨立昆有着。它们是需要的他认为：“，是充实的但并非，系统的一个构成部门这可能是将来智能。”

　　日近， LeCun）在接管 ZDNet 的一次采访中Meta 首席人工智能科学家杨立昆（Yann，个主要概念提出了一。方式永久不会带来真正的智能他暗示：“今天的人工智能。面对某些根基问题所有人工智能都，何权衡消息出格是如。”

　　今如，ed Driving Assistance System良多主动驾驶公司正在借助高级驾驶辅助系统（Advanc，汽车的主动驾驶能力ADAS）来加强。上的各类传感器凭仗搭载在车，汇集、侦测、识别、追踪等工作该系统能够完成驾驶中的数据，时察觉潜在危险协助驾驶者及，全性和舒服度加强驾驶的安。

　　动驾驶时在研究自，驶过程中不危险他人的演示法式需要建立一个协助汽车在主动驾，过程中在这个，多边缘环境会发生许，数据锻炼若何加倍且不管接下来的，不成能被完全处理这些边缘环境都。是但，公里发生一次致命变乱的目标若是想让汽车完成每 2 亿，何做呢该当如？

　　的最初在文章，斯表白马库，杨立昆给出相关心释他已在推特上要求，发文之前但直到，作出回应其并未。

　　外此，暗示他还，术界以外除了学，虑 AI 的成长走向财产界也需要当真考。