L'intelligenza artificiale di Meta Il capo Yann LeCun spiega perché un gatto domestico è più intelligente della migliore intelligenza artificiale

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Yann LeCun testimonia davanti alla Commissione Intelligence del Senato degli Stati Uniti il ​​19 settembre 2023 a Washington, D.C.Kevin Dietsch/Getty Images

Yann LeCun , il capo di Meta (META) A.I. scienziato e conosciuto nel suo campo come uno dei padrini del deep learning, crede che il timore diffuso che la potente A.I. I modelli pericolosi sono in gran parte immaginari, perché l’attuale A.I. la tecnologia non è neanche lontanamente vicina all’intelligenza a livello umano, nemmeno a quella del gatto. E mentre è certo che A.I. raggiungerà alla fine lo stadio della cosiddetta intelligenza generale artificiale (AGI), e tale arco temporale potrebbe essere molto più lungo di quanto pensi la maggior parte dei ricercatori.

Siamo davvero lontani dall’intelligenza di livello umano. Circolavano storie sul fatto che potevi usare un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni) per darti istruzioni su come realizzare un'arma chimica o un'arma biologica. Ciò si rivela falso, ha detto LeCun durante un'intervista sul palco del vertice del governo mondiale a Dubai questa settimana.

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Tali sistemi sono addestrati su dati pubblici. Non possono davvero inventare nulla, almeno oggi, ha continuato a spiegare. In futuro questi sistemi potrebbero essere abbastanza intelligenti da fornirti informazioni utili meglio di quanto potresti ottenere con un motore di ricerca. Ma non è vero oggi.

Lo scienziato francese, vincitore del Premio Turing 2018 insieme a Geoffrey Hinton e Yoshua Bengio per il suo contributo alla ricerca sulle reti neurali artificiali, ha detto notoriamente che anche l'A.I. i sistemi odierni hanno meno buon senso di un gatto domestico.

Il cervello di un gatto domestico ha circa 800 milioni di neuroni. Bisogna moltiplicarlo per 2.000 per ottenere il numero di sinapsi, o connessioni tra neuroni, che è l'equivalente del numero di parametri in un LLM, ha detto LeCun, osservando che i LLM più grandi hanno circa lo stesso numero di parametri di il numero di sinapsi nel cervello di un gatto. Ad esempio, il modello GPT-3.5 di OpenAI, che alimenta la versione gratuita di ChatGPT, ha 175 miliardi di parametri. Il più avanzato GPT-4 lo è si dice che sia eseguito su otto modelli linguistici , ciascuno con 220 miliardi di parametri.

Quindi forse abbiamo le dimensioni di un gatto. Ma perché questi sistemi non sono intelligenti come un gatto? chiese LeCun. Un gatto può ricordare, comprendere il mondo fisico, pianificare azioni complesse, ragionare in un certo senso, in realtà molto meglio dei più grandi LLM. Ciò significa che ci manca qualcosa di concettualmente grande per far sì che le macchine siano intelligenti quanto gli animali e gli esseri umani.

Per riferimento, il cervello di un cane ha circa 2 miliardi di neuroni e un cervello umano maturo ne ha circa 100 miliardi .

Alla domanda su quando A.I. supererà effettivamente l’intelligenza umana, ha detto LeCun, Probabilmente più di 10 anni, forse entro 20. Poi ha subito aggiunto: Quando dico questo, corro un rischio enorme, perché ogni singola A.I. ricercatore nella storia dell'A.I. negli ultimi 65 anni è stato eccessivamente ottimista riguardo a questo tipo di previsioni… e ovviamente si sono sbagliati.

LeCun è entrato in Meta nel 2013 come direttore di A.I. ricerca prima di essere nominato vicepresidente e capo dell'A.I. scienziato. Lo è parte dell'A.I. Fondamentale di Meta Gruppo di ricerca (FAIR). , guidato dall'informatica canadese Joelle Pineau . LeCun è anche professore di informatica alla New York University e insegna part-time al NYU Center for Data Science e al Courant Institute of Mathematical Sciences.