2202年了，AI还是不如猫，图灵奖得主Yann LeCun：3大挑战依然即使如此

真是，虽然Meta的data2vec赢取了相当SOTA的出绩，但督导研修仍然是最流行的方法。

理论上，AI在工作早先所需「吃掉」大量的投影和相关的标注。其中所，每个标注都与极其多的投影相关联，而这些投影则推选了球体在不同相反和光线下的状态等。

例如，为了让感知物理流程需要识别狐狸，就必需投入生产多达一百万张的相片，才能让AI建立起一个球体的内外听觉表征。但这种表征再一只是一种有用的描述，并不会立足于任何想象。

本能可以从呼噜声、毛发贴在腿部上的感觉、狐狸砂盆的微妙臭味等几百种方法认显露一只「狐狸」，但这些对感知物理来真是却无论如何。

于是这内都就有了一个关于AI的「天问」。

如果它从不口渴，它能了解什么是零食吗？如果它从来不会被烧过，它能了解火吗？如果它从未打过寒颤，它能了解寒冷吗？

当一个方法「识别」一个球体时，它或许不明白该球体的政治性。它只是与早先的比如真是进行接合验而已。

感知物理先驱Yann LeCun

Yann LeCun，推算机研究者者，为差分人脑和投影识别应用领域作显露了极为重要贡献，被誉为「差分人脑之父」。

Yann LeCun主要研究者应用领域为人脑、推算机听觉、移动怪兽和推算神经元科等应用领域，他与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并叫来作人脑的「三巨头」。

他们3人联合给予2018年图灵奖，这被公看来推算机应用领域的最高者荣衔。

从右至右分别为：Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio

从欧洲到加勒比地区，紧接研究者生涯

Yann LeCun于1960年显露生于蒙彼利埃，并长期在巴黎研修，他于1983年给予巴黎高等电工和电子研究生院（ESIEE）的电气工程学士学位，1987年给予巴黎皮埃尔和玛丽居内都的大学（Pierre and Marie Curie）的推算机物理学位。

Yann LeCun的普林斯顿的大学研究者转去了美国，师承多伦多的大学著名的Geoffrey Hinton任教。尽管，普林斯顿的大学生涯极其短暂，但，正是在这内都开启了师徒俩人的合作伙伴研究者，奠定了他们更进一步在人脑应用领域的合作伙伴亲密关系与极为重要出就。

其后，Yann LeCun紧跟Geoffrey Hinton任教的向年前，出了人脑应用领域的极为重要人物！

研究者书本倍数类群，提显露差分人脑

1988年，Yann LeCun加入ATCompanyT（宾夕法尼亚州电话电报公司）IBM，其后，他还出任了投影处理研究者部主任。

正是在ATCompanyT，他的研究者赢取了关键性。Yann LeCun提显露了一种新的方法，即差分、池化和全通到传统意义，研究者书本倍数类群，提显露了差分人脑，即LeNet。

宾夕法尼亚州邮政服务工程建设等机构立刻采用了类似的网络，以自动收尾繁琐的类群工作，这个网络在识别邮编倍数方面来作得较好。

便，差分人脑出了当年前的高度人脑的极为重要坚实。

第五代LeNet DCNN（高度差分人脑）

2003年，Yann LeCun去了纽约的大学出任任教，他指导纽约的大学的图表物理首倡，并带进纽约的大学图表物理为中所心的创设主任。

2013月初，他被任命为Facebook感知物理研究者总监，便，出任Meta公司的副执行官执行官感知物理研究者者。

2014年，Yann LeCun被IEEE（宾夕法尼亚州电气与电子工程师创会）颁授「人脑先锋奖」。

「我长期都觉得『研修』是与生俱来中所的极为重要部分」

长期以来，Yann LeCun都对「研修」这个弊端很感兴趣，这也直接同意了他其后的研究者应用领域——「人脑」。

Yann LeCun看来，「研修是与生俱来中所的极为重要部分」。

那么，当年前的人脑发展到了什么程度呢？Yann LeCun在值得注意的访谈中所，借用形象的真是是看来，「AI过去不会超过狐狸的素质」。

正是因为如此，AI以及AI研究者管理人员过去有很多事要来作。Yann LeCun自看来，「我不是一个好的理论研究者者，我来作的还行的是来作到，让好像跑起来」。

对于他的出绩，Yann LeCun极其诚恳，他真是：「我只是钻到一群比我聪明的人内都面去」。

让Yann LeCun相对得意的一件事是，他长期在人脑不断往下挖，去发现弊端看似或许的弊端。

「把弊端标准化，再标准化，直到超过或许的核心弊端。」Yann LeCun真是，「要问最整体的弊端，摒弃一切表面上的好像，直到想得到一个有用得难以置信的弊端。」

AI 的未来就在自督导研修内都。

简介：

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本文来自微信大众号“新智元”（ID:AI_era），作者：新智元，36钡经授权发行。

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