杨立昆：AI教父的告别与新途

杨立昆：AI教父的告别与新途

(视频)

AI教父宣告出走：Yann LeCun离开Meta，留给我们的4个惊人启示

引言：一位巨星的离场

重磅新闻传来，被誉为现代AI“教父”之一的Yann LeCun，在为Meta工作了十多年后，正准备离开并为一家新的创投公司融资。这并非一次简单的职业变动，而是一次关乎人工智能未来方向的重大宣言。它像一颗投入平静湖面的巨石，激起了整个科技行业的涟漪。是什么让这位站在AI金字塔顶端的科学家，做出如此深思熟虑的选择？他的离场，又揭示了哪些关于AI未来的惊人秘密？

--------------------------------------------------------------------------------

1. 核心启示一：当前最火的AI（大语言模型）通往超人类智能是一条死路

LeCun最具颠覆性的观点，莫过于他对当前主流技术路线的公开质疑。他认为，今天让全世界为之疯狂的大语言模型（LLM），在通往真正高级智能的道路上，可能是一条走不通的死路。

在他的逻辑中，LLM的本质被语言本身“框死”了。它们或许能生成流畅的文本，但却无法真正理解我们所处的物理世界是如何运转的。这种根本性的缺陷，意味着它们缺乏进行真正规划和推理的能力，因此无法达到更高的智能形态。正如他毫不客气地指出的：

这玩意儿（LLM）到不了超人类智能那一步，尽管谷哥现在对此痴迷得不行。

在全世界都在为ChatGPT等模型的惊人能力欢呼时，一位AI领域的奠基人却在公开泼冷水，这本身就极具冲击力，迫使我们重新审视当前的技术狂热。

2. 核心启示二：真正的未来在于“世界模型”

如果LLM是死胡同，那么出路在哪里？LeCun给出了他的答案：构建所谓的“世界模型”（World Model），以实现他称之为“高级机器智能”（Advanced Machine Intelligence, AMI）的宏伟目标。

那么，什么是“世界模型”？简单来说，它是一种让机器像婴儿一样学习的方式。他的解决方案是一种名为V-JEPA的架构，它不是通过阅读海量文本来学习语言，而是通过观察视频和空间数据，来内化地理解物理世界的运作规律——比如，物体会下落，液体会流动。基于这种深层次的理解，机器才能拥有持久的记忆，并进行真正的规划与推理。

这个构想并非他心血来潮。早在八九岁时观看经典科幻电影《2001太空漫游》时，关于智能如何产生的疑问就在LeCun心中埋下了种子，并最终引导他走上了今天这条独特的探索之路。这体现了他对自己研究路线数十年如一日的坚持。

3. 核心启示三：一切智能皆为后天学习，而非天生

LeCun的技术路线背后，是一种深刻的哲学信念：智能是学来的，不是天生的。

这个顿悟发生在上世纪80年代，当时他读到了一本关于语言学家乔姆斯基和心理学家皮亚杰的著作。乔姆斯基认为人类天生就具备语言能力，而皮亚杰则主张大部分能力都依靠后天学习。LeCun毫不犹豫地站到了皮亚杰这边，并从此坚定了自己的信念。他对此的表述斩钉截铁：

“说这话可能得罪人……但我当时读着就觉得，乔姆斯基的肯定不对，因为我们什么都是学来的。智能说到底就是学习这回事。”

这个“一切皆为学习”的观点，正是他“世界模型”理论的哲学基石。在他看来，真正的人工智能也必须像人类一样，通过与世界的互动，从零开始学习一切，而不是依赖于预设的、天生的结构。

4. 核心启示四：当科学愿景超出公司边界时，选择远行

LeCun离开Meta，表面看是科学愿景与公司内部战略的冲突，但深层原因在于：他的宏大构想已经超出了Meta商业模式的边界。

一方面，他面临着内部的阻力。尽管公司高层对他描绘的世界模型蓝图很感兴趣，但为超级智能项目新招募的许多人员，已经“完全被LLM洗脑了”。他感到自己的研究方向不被理解，甚至要受到不懂行的年轻管理层的指挥。当面对质疑时，他展现了一位顶尖科学家的风骨：

“但我不会因为某个人觉得我错了就改口。我没错。作为科学家的诚信不允许我这么做。”

更重要的是，他的研究已经证明了其在Meta业务范围之外的巨大潜力。他的“世界模型”工作被证明能应用于Meta不感兴趣的领域，例如喷气发动机和重工业。这揭示了冲突的本质：这不仅仅是关于如何构建AI，更是关于用AI来做什么。当一位科学家的愿景旨在为整个物理世界构建基础智能时，一家专注于消费互联网的公司，已不再是能承载这一梦想的最佳平台。

--------------------------------------------------------------------------------

结语：AI的未来，在屏幕里还是在现实世界？

Yann LeCun的离开，不仅是他个人职业生涯的转折点，更是对当前全球AI狂热浪潮的一次冷静反思。他用行动提出的问题，已超越了“LLM与世界模型”的技术路线之争。

这更是一个关于AI应用范围的根本问题。当整个行业都在沿着LLM的道路狂奔，竞相打造更聪明的聊天机器人和内容生成器时，LeCun选择远行，去为物理世界——从喷气发动机到机器人——构建一个更底层的智能基础。

真正的问题或许在于：大型科技公司以消费者为中心的商业模式，是否还能孕育出如此宏大的愿景？LeCun的下一站，将是对这个问题的第一次实践检验。