杨立昆：当前AI缺失人类四大核心智能 理解物理世界等能力待突破。在巴黎举行的AI Action Summit上，Meta首席人工智能科学家杨立昆指出，尽管当前的人工智能在多个领域展现出惊人的能力，但仍然缺乏理解物理世界、持久记忆、逻辑推理与分层规划这四大人类智能核心特征。科技巨头们已经开始从“打补丁”式优化转向“世界模型”架构革新，谷歌等企业已将其纳入战略布局。

所有相对聪明的动物都具备四种基本智能特征：理解物理世界、拥有持久记忆、进行逻辑推理以及制定复杂行动计划的能力，特别是分层规划能力。杨立昆认为，当前的人工智能尤其是大语言模型尚未达到这一阈值。为了实现这些能力，需要变革训练范式。例如，为理解物理世界，就训练独立的视觉系统然后硬塞进大语言模型；为实现记忆功能，要么采用检索增强生成技术，要么外挂关联记忆模块，或者简单粗暴地扩大模型规模。

杨立昆多次倡导的“世界模型”替代方案，是通过现实场景训练、具备比模式识别AI更高认知水平的架构。他认为，获取时间T的世界状态后，设想可能采取的行动，世界模型就能预测行动后的新状态。这种抽象层级思想类似化学物质构成体系，每上升一层就剔除下层与当前任务无关的信息。Meta今年2月开源的V-JEPA模型正进行相关实验，让这个非生成式模型通过预测视频缺失片段来学习，关键在于不做像素级预测，而是训练系统构建视频抽象表征，在此维度进行预测时自动过滤不可预测的细节。