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【中英精校】哥伦比亚大学人工智能系列讲座:机器如何达到人类水平的智能?| Yann LeCun大神带来的分享 | 必须收藏
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关于讲座 动物和人类了解物理世界,具有常识,拥有持久的记忆,可以推理,并且可以规划复杂的子目标和行动序列。智能行为的这些基本特征仍然超出了当今最强大的人工智能架构的能力,例如自回归LLMs 。 我将提出一种认知架构,它可能构成通往人类水平人工智能的道路。该架构的核心是一个预测世界模型,允许系统预测其行为的后果。并计划实现一系列目标的行动序列。目标可能包括保证系统可控性和安全性的护栏。世界模型采用联合嵌入预测架构(JEPA),通过自我监督学习(主要是通过观察)进行训练。 JEPA 同时学习一个编码器,该编码器提取感知的最大信息表示,以及一个预测器,该预测器根据当前感知的表示和可选的动作变量来预测下一个感知的表示。 我们证明,经过图像和视频训练的 JEPA 可以为图像和视频理解提供良好的表示。我们证明他们可以检测视频中的非物理事件。最后,我们表明可以通过搜索产生与给定目标状态匹配的预测最终状态的动作序列来执行规划。 关于演讲者 Yann LeCun,Meta 副总裁兼首席人工智能科学家;纽约大学教授; ACM 图灵奖获得者 Yann LeCun 是 Meta 的副总裁兼首席人工智能科学家,也是纽约大学的教授。他是 Meta-FAIR 和纽约大学数据科学中心的创始主任。在获得索邦大学博士学位并在 AT&T 和 NEC 担任研究职务后,他于 2003 年加入纽约大学,并于 2013 年加入 Meta。他因其在人工智能方面的工作而获得 2018 年 ACM 图灵奖。他是美国国家科学院和法国科学院院士。
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