机械自动化
LeCun怒揭机械人最大率直L取我无瓜!
日期:2025-11-04 08:03

  【新智元导读】一场公开,LeCun毫不留情:所谓的机械人行业,离实正的智能还远着呢!这番话像一枚深水,霎时了烽火,特斯拉、Figure高管纷纷正在线回怼。机械人正在工场里拧螺丝、搬货等,可通过特定使命锻炼实现,但让它们正在家中叠衣服、倒水、理解人的企图,还很难。而冲破的焦点,正在于打制一款实正能够规划的「世界模子」架构,即可以或许进修理解和预测物理世界系统。谁曾想,LeCun这番话再次捅了「马蜂窝」,间接给这场狂热泼了一盆冷水,引机械人界大佬上阵怒喷。Figure创始人Brett Adcock间接喊话,「谁去和LeCun说一声,让他别端着了,亲身干点实事吧」!上大学时,他有点偶尔地发觉,本来早正在50-60年代,包罗1981年诺得从David H。 Hubel和Torsten N。 Wiesel等人,就曾经起头思虑「自组织」的问题——也就是系统若何组织进修。我一曲认为,生物学给工程供给了良多灵感。所有活着的工具都有顺应能力,只需有神经系统就能进修。所以,我其时想,也许我们人类没那么伶俐,建立智能系统最靠谱的方式,可能是让它本人学会变伶俐。人工智能范畴正在1990至2000年代履历「严冬」,但2013年LeCun插手Facebook,创立FAIR(Facebook AI Research),并鞭策「深度进修」这一术语代替「神经收集」,标记着财产界起头系统性地接管这一范式。2018年,因正在概念取工程范畴的冲破性贡献,他让深度神经收集成为计较手艺的环节构成部门,和Bengio、Hinton共享图灵。他指出,文本属于「低带宽」数据源,「仅靠文本锻炼永久无法实现人类程度智能」。实正的智能来历于高带宽的输入——视觉、听觉、触觉等多模态经验,而非低维度的离散符号。他进一步指出,LLM有时虽能供给适用的成果,以至让人误认为其「智商堪比博士」,但这些系统只是「回忆」锻炼中的消息。LeCun指出,狂言语模子(LLM)存正在素质瓶颈——虽然形式上通过「进修」代替了显式编码,但仍依赖人类学问的间接转移。他强调,即便猫的大脑仅含约2。8亿个神经元,其对物理世界的理解取步履规划能力仍远超当前AI系统。猫能三维空间、判断物体不变性、规划复杂动做,而目前的所有生成式模子恰好无法企及这些能力。就比如,让一个机械人冲一杯咖啡,它需要想象一系列动做——拿起杯子、搅拌,并预测每一步的成果。同时,系统可连系一个「价格函数」(cost function),用于评估特定使命的完成环境。正在此根本上,可使用优化方式,搜刮可以或许优化使命方针的最优动做序列,这一过程即为「规划取最优节制」。尝试已证明,能够用世界形态的暗示——来自现有模子DINO,无论是从零起头进修,仍是基于V-JEPA 2等框架,都能够做到这一点。机械人不消针对特定使命频频锻炼,只需从模仿数据或实正在操做中进修「动做-成果」的关系,就能零样本完成新使命。掌管人一听,顿时话锋一转打了个圆场,「不妨,我们不担忧那些公司。并且说实的,我们很是创业」。他将Figure的手艺径取同业对比,婉言某些公开演示只是「戏剧表演」或预设法式。相反,Figure机械人的所有操做都「由神经收集驱动」。耐人寻味的是,正在一个环节问题上的判断取Yann LeCun不约而合:他也否定制制业是次要冲破标的目的,并指出「人形机械人当前的合作核心正在于谁能霸占通用机械人手艺」。据报道,特斯拉正正在扶植年产百万台Optimus机械人的出产线岁首年月推出具备「量产意向」的V3原型机。正在比来的计较机视觉顶会ICCV,特斯拉AI担任人Ashok Elluswamy细致引见了公司的「神经世界模仿器」——一个通过车队视频数据锻炼的端到端系统。分歧于保守模子按照形态预测动做,神经世界模仿器可以或许基于当前形态取后续动做,间接合成将来形态。Elluswamy确认,这套被视做世界模子问题间接处理方案的架构,将「无缝迁徙」至Optimus机械人。Yann LeCun的论断看似否认了整小我形机械人范畴,但已有企业公开将其研发标的目的取他的「世界模子」概念对齐。如图所示,1X世界模子包含视觉编码器、动做编码器、焦点收集,以及视频取形态价值解码器。通过对成功标签进行监视进修生成的形态价值预测,可对输入动做的质量进行量化评估。首席施行官Bernt Børnich正在播客中坦言,让机械人进入家庭存正在「抱负取现实的落差」,指出「现实复杂得离谱」,以至「Wi-Fi毗连问题比机械人手艺本身更棘手」。这种务实立场,连系其轻量级肌腱驱动设想所带来的平安性劣势,暗示着行业认识到:Yann LeCun所说的「冲破性进展」仍需要持续摸索。Yann LeCun的,最终从头定义了人形机械人竞赛的维度:胜利者,大概不属于推出最炫酷demo或设定最激进量产方针的厂商,而将属于阿谁率先霸占机械理解物理世界这一底子性难题的摸索者。搞笑的是,掌管人前一句还正在夸「L的降生让世界AI化」,话音还没落,LeCun就正在旁边急着插话——接着,他分享了幕后故事,「第一代L,取LLM并行开辟」。最初,正在2023岁首年月,小扎下定决心组建了一个GenAI团队,也就现在的「超等智能尝试室」(MSL)的前身,次要就是为了把它产物化。现场,掌管人再次圆话,「但最初能跑出来的,往往仍是『臭鼬工场』(Skunk Works)这种模式」。



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