Yann LeCun nhận định bước đột phá tiếp theo của AI đòi hỏi mô hình thế giới
Tiên phong trí tuệ nhân tạo Yann LeCun phát biểu tại Seoul rằng bước đột phá lớn tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo sẽ đến từ các hệ thống có khả năng hiểu và dự đoán thế giới vật lý, chứ không phải từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Góc nhìn này vạch ra những hạn chế cơ bản của các mô hình tạo sinh dựa trên văn bản hiện tại trong việc đạt được ý常 thức (common sense) và lý luận vật lý thực sự, đồng thời định hướng ngành công nghiệp hướng tới AI có thân xác và robot tiên tiến. LeCun lưu ý rằng mặc dù máy móc xử lý ngôn ngữ rất dễ dàng, chúng vẫn gặp khó khăn với các tác vụ thực tế như lái xe, đồng thời chỉ ra sự vắng bóng của các dòng xe tự lái cấp độ 5 thực thụ và khả năng học hỏi tự động của robot.
## KIẾN THỨC NỀN
Các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên các mẫu thống kê trong dữ liệu văn bản, phương pháp này hoạt động tốt với các chuỗi dễ dự đoán như mã nguồn hoặc toán học nhưng lại tỏ ra bất cập trong môi trường vật lý hỗn loạn. Yann LeCun ủng hộ việc phát triển "mô hình thế giới" để giúp các hệ thống AI học các quy luật vật lý và quan hệ nhân quả, được coi là bước đi cốt lõi hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).