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关于通用人工智能的一个原创学术理论：LeCun AGI的核心概念“常识”和80多年前大鹅行为学启发下的惊天洞见(ai,visio)

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2024-08-27 10:39

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https://www.technologyreview.com/2022/06/24/1054817/yann-lecun-bold-new-vision-future-ai-deep-learning-meta/

https://openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf null

LeCun是Meta公司人工智能实验室的首席科学家，也是世界上最具影响力的人工智能研究人员之一，他一直试图通过训练神经网络，在日常事件的视频片段中预测接下来会发生什么，让机器对世界如何运转有基本的了解——一种常识。

对LeCun来说，这些提议可能是制造具有像人类一样推理和计划能力的机器的第一步——许多人称之为人工通用智能(artificial general intelligence，简称AGI)。他还远离了如今最热门的机器学习趋势，复活了一些已经过时的旧想法。

在构建通用AI方面，主要有两大阵营。首先，许多研究人员认为，像OpenAI的GPT-3和DALL- E这样的大型语言或图像生成模型的显著成功表明，我们所需要做的只是构建越来越大的模型。

另一个阵营是强化学习的拥护者，这种人工智能技术对特定行为进行奖励，使神经网络通过试错来学习。这是DeepMind用来训练AlphaZero等游戏ai的方法。他们认为，如果奖励得当，强化学习最终将产生更多的通用智能。

LeCun对此完全不以为然:“我们将扩大目前的大型语言模型，并最终达到人类水平的人工智能的想法将会出现——我完全不相信，一秒钟也不相信。”他说，这些大型模型只是处理文字和图像。他们对世界没有直接的经验。

他同样对强化学习持怀疑态度，因为它需要大量的数据来训练模型完成即使是简单的任务。“我认为这根本不可能奏效，”LeCun说。

LeCun认为动物的大脑运行着一种对世界的模拟，他称之为世界模型。在婴儿时期就学会了，这是动物(包括人类)对周围发生的事情做出正确猜测的方式。勒昆说，婴儿在出生后的头几个月里通过观察世界学会了一些基本的东西。看到一个下落的球下落几次就足以让孩子了解重力是如何运作的。

“常识”是这种直觉推理的总称。它包括对简单物理的掌握:例如，知道世界是三维的，当物体从视野中消失时，它们实际上并没有消失。它可以让我们预测一个弹跳的球或一辆超速的自行车在几秒钟内会在哪里。它还帮助我们把不完整的信息片段连接起来:如果我们听到厨房里传来金属的撞击声，我们就可以根据经验推测有人掉了一个平底锅，因为我们知道是什么东西发出了那种声音，以及它们是什么时候发出的。

简而言之，常识告诉我们哪些事件是可能的，哪些是不可能的，哪些事件比其他事件更有可能发生。它让我们预见行动的后果并制定计划——忽略无关的细节。

https://www.technologyreview.com/2022/06/24/1054817/yann-lecun-bold-new- vision-future-ai-deep-learning-meta/

有趣的是，静安笔记发现Yann LeCun关于AGI”常识“的洞见和一个世纪前诺贝尔奖获得者康拉德·洛伦茨长期观察家禽获得的洞见极其相似并有某种启发性，连贯性： null

奥地利内科医生、诺贝尔奖得主康拉德·洛伦茨针对一本儿童读物发起了一项有关亲缘关系的科学研究。洛伦兹的父母“对我对动物的过度热爱极为宽容”，他在德国阿尔滕堡的一处大庄园长大，在那里他养了一个昆虫、鱼、爬行动物、狗和猴子的动物园。但在他读了《尼尔斯的奇妙历险记》(一个淘气的男孩加入了一群迁徙的鹅)后，洛伦兹的鸟类宠物成了他一生的挚爱。洛伦茨写道:“从那以后，我渴望成为一只鹅，当我意识到这是不可能的时候，我拼命地想要一只。” 他在自家后院对水鸟的悉心观察使他确信，它们的许多行为，包括母子之间的亲密关系，都是出于本能。洛伦茨最著名的研究是关于小鸭子和小鹅的，当妈妈休息时，小鸭子和小鹅会挤在妈妈身边，当妈妈移动时，小鸭子和小鹅会跟着妈妈爬。

小鸭子跟在妈妈身后，这一幕对任何熟悉幼儿园读物的人来说都很熟悉。但洛伦茨想知道，他们怎么知道该跟随谁呢?小时候，他很高兴看到小海龟跟在他后面，而不是跟着它们的妈妈。作为一名科学家，洛伦兹发现小鸭子会跟踪任何东西——无论它的母亲多么难以置信——只要它们在生命早期看到它移动。

洛伦兹意识到，当小鹅在野外跟着母鹅时，它们这样做并不是因为它们认出了会带它们去觅食和远离危险的父母。相反，进化给小鹅配备了一种固定的神经规则(“遵循它”)，这条格言适用于任何属于一些粗略的母性准则的物体(“在生命早期看到”加上“移动”)。刚孵化出来的鸟通常看到的第一个实体是它的母亲，但这只鸟的神经系统在盯着母亲之前只会察觉她的一些相关特征，而这个系统可能会被欺骗。洛伦兹用“印记”这个词来描述鸟类和哺乳动物锁定早期物体的倾向。在此后的研究中，羔羊被骗与电视机、豚鼠与木块、猴子与弯曲成猴妈妈粗糙轮廓的金属丝圆柱体建立感情纽带(bonding)。

«A General Theory of Love» CH4 null

英国精神分析学家约翰·鲍尔比在20世纪50年代发现了这一线索。作为一个天生的叛逆者，鲍尔比刚刚完成他的精神分析训练就发动了一场反对母教会的革命。他创造性地融合了弗洛伊德的形而上学心理学和洛伦兹的行为学，产生了依恋理论(attachment theory)，这是一个将人类和动物的情感纽带行为进行类比的模型。鲍尔比的理论是，人类婴儿与生俱来的大脑系统通过与母亲建立本能的行为纽带来提高安全性。当母亲不在身边时，这种情感纽带会产生痛苦，当孩子受到惊吓或痛苦时，这两种关系也会产生相互寻找的冲动。同样的行为模板也出现在其他年轻的哺乳动物身上，当危险逼近时，它们也会哭泣、依恋和寻找母亲。

«A General Theory of Love» CH4

静安笔记的惊天洞见是。。。 null

我们不去深入拆解80多年前洛伦茨大鹅行为学乃至后来依恋理论的“惊天洞见”，也可以得到一个天大的惊喜启发：要实现通用人工智能AGI，可以把初始LeCun AGI模型放在“成人”环境下学习培养“常识”！ 这个嵌套迭代方式实现AGI的惊天洞见 来自静安笔记本人。发表日即为知识产权开源日。请尊重原创并大胆使用广为讨论传播！