根據 Meta 人工智能實驗室的首席學家 Yann LeCun 指出，雖然在 AI 在未來將達到人類智慧的能力 …

根據 Meta 人工智能實驗室的首席學家 Yann LeCun 指出，雖然在 AI 在未來將達到人類智慧的能力，但現階段大多數的人工智能僅是朝向研究者給予的目標來完成，並不是自己創造人類大腦般的思考模式來回應。在實現路上仍有一段距離。

Yann LeCun 也指出可能問題所在。由於人類大腦複雜性，以及人類擁有人工智能所欠缺的「常識」。常識對於人工智能來說，可能需要經過大量運算後才能得到的結果，但對於人的大腦，就只是最普通的道理、最樸素的真理、和最基礎的知識，是一種直覺推理的統稱。

Yann LeCun 認為人類大腦在嬰兒期就學會「常識」並且能很快猜出周圍發生的事情方式；包含對簡單物理學的掌握。例如我們聽到廚房發出金屬撞擊聲，我們可以根據聲音猜測有人鍋子掉了，因為我們知道甚麼樣的物體以及碰撞到何處才會發出這樣的聲音。這些很多生活中的例子，是經過不斷累積，因為人類在很大程度上是依靠常識而生存的。

LeCun 說道就算透過讓人工智能強化學習，也會存在缺陷和侷限性。例如 DeepMind 研究員透過人工智慧掌握象棋、將其、圍棋等的 AlphaZero 程式，充其量是透過觀察學習來進行演算，並不是透過 AI 實際採取行動完成。

對於研究人工智能的發展也許需要重新思考，並不是認為只要將數據不斷扔到大型神經網絡，人工智能就幾乎能學到任何東西。不過 LeCun 最後也抱持樂觀想法，也許最終會有一套可以直覺式來理解世界運作方式的人工智能被開發出來。（記者／劉閔）

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