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人工智慧(AI)發展迅速，但Meta首席AI科學家Yann LeCun指出，當前AI模型在理解物理世界、持續記憶、推理和規劃能力方面，仍與人類智慧存在顯著差距。這些挑戰不僅突顯了現有AI技術的局限性，也為未來AI研究方向指明了道路。本文將深入探討這些關鍵特徵的缺失，以及科技界正在探索的解決方案，並展望AI技術的未來發展趨勢。
現有AI缺乏的四大關鍵人類智慧特質：令人擔憂的真相
人類天生具備對物理世界的直覺理解，例如物體的重量、運動規律等。而現有AI模型，特別是大型語言模型(LLMs)，在這方面表現薄弱。它們更多依賴於數據模式的學習，缺乏對真實世界物理法則的感知和應用能力。為了解決這個問題，研究人員正嘗試將視覺模型等專門系統與LLMs結合，但LeCun認為這只是權宜之計，需要更根本性的解決方案。
人類擁有持續的記憶，能夠將過去的經驗應用於當前的決策。而現有AI模型的記憶能力有限，往往只能處理當前輸入的信息。檢索增強生成（RAG）技術的出現，透過利用外部知識源來增強LLMs的輸出，在一定程度上彌補了這一缺陷。然而，LeCun認為這仍然不夠完善，真正的解決方案需要AI具備更深層次的持續記憶能力。
推理能力是人類智慧的核心組成部分，它使我們能夠根據已知的信息推導出新的結論。現有AI模型雖然在某些推理任務上表現出色，但在複雜的推理場景中仍然存在不足。它們往往缺乏對因果關係的深刻理解，難以進行抽象和概括。
規劃能力是人類能夠制定長期目標並採取行動實現目標的關鍵。現有AI模型在規劃能力方面也存在明顯的局限性。它們往往只能執行預先設定的指令，難以根據環境變化和自身目標進行靈活調整。
世界模型：AI發展的新希望
LeCun提出了一種名為世界模型的替代方案，這些模型基於現實場景進行訓練，具備比以模式為基礎的AI更高的認知能力。世界模型能夠預測從某一行動所導致的世界狀態變化，並透過抽象化來應對世界演變的無限性和不可預測性。Meta推出的V-JEPA模型就是一種非生成式模型，透過預測影片中缺失或被遮蔽的部分來學習抽象表示，為世界模型的發展奠定了基礎。
Meta的V-JEPA模型：一次大膽的嘗試
V-JEPA模型的基本理念是不在像素層面進行預測，而是訓練系統運行影片的抽象表示，進而在這一抽象表示中進行預測。LeCun希望這一表示能消除所有無法預測的細節，使AI能夠更好地理解世界的本質。這類似於化學家建立物質基本組成的階級結構的方式，透過創建階級來理解物理世界。
優勢和劣勢的影響分析：AI的發展瓶頸與突破口
現有AI模型的局限性，不僅限制了它們在現實世界中的應用，也對AI的未來發展提出了挑戰。缺乏對物理世界的理解、持續的記憶、推理和規劃能力，使得AI難以真正理解和解決複雜的問題。然而，世界模型等新技術的出現，為AI的發展帶來了新的希望。透過模擬真實世界，AI有望克服現有瓶頸，實現更高級的智慧。
深入分析前景與未來動向：AI的未來之路
未來，AI的發展方向將更加注重與現實世界的融合。世界模型、持續學習、因果推理等技術將成為研究的重點。同時，AI倫理和安全問題也將受到更多的關注。我們需要確保AI的發展符合人類的利益，避免潛在的風險。
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