主张放弃通用AI，构建超人类适应型专家系统

Yann LeCun（@ylecun）与其他顶尖研究人员合著的新论文提出了一个绝妙的想法。论文认为追求通用AI是一个错误，我们应该构建超人类可适应的专家系统。整个AI行业痴迷于制造能做人类所有事情的机器。但这个目标根本上有缺陷，因为人类其实是高度特化的生物，仅优化用于物理生存。他们建议不要试图强迫一个巨型模型掌握从叠衣服到预测蛋白质结构的所有任务，而是构建通过自监督方法学习通用知识的专家系统。通过使用内部世界模型理解事物运作方式，这些特化系统可以快速适应解决人类大脑无法处理的复杂问题。这一转变意味着我们可以停止在人类特质上浪费算力，转而构建真正解决现实难题的多样化工具。总体而言，研究人员提出了一个名为“超人类可适应智能”的新目标，严格关注系统学习新技能的速度。论文明确指出，进化塑造人类智能仅作为物理生存的特化工具。研究人员声称，自然优化了我们的大脑以完成物理世界生存所需的特定任务。他们解释，行走或看等能力之所以看起来非常通用，仅仅是因为它们对我们的生存至关重要。作者指出，人类在进化舒适区之外的认知任务（如计算巨大数学概率）上其实非常糟糕。研究强调，国际象棋大师看起来聪明只是相对于其他人类，而现代计算机轻松碾压这些人类极限。这证明了他们的核心观点：人类存在通用性的幻觉，仅仅因为我们无法察觉自身的生物盲点。他们总结，制造机器模仿这种狭隘的人类生存工具箱是创造先进技术的严重错误方法。