标签：自监督学习
共 2 篇相关访谈。
Yann LeCun：智能的本质是统计，但必须是特定类型的统计
杨立昆与Lex Fridman深入探讨自监督学习为何是通往机器智能的关键路径。他认为，当前监督学习和强化学习效率低下，无法解释人类和动物如何高效学习。自监督学习通过“填补空白”（如预测视频下一帧）来构建世界模型，是从观察中获取背景知识的核心机制。杨立昆指出，尽管在语言领域已取得巨大成功，但让机器从视频中学习世界表征仍是巨大挑战。他强调，智能或许本质上是一种特定类型的统计，但必须能学习包含因果关系的、可微分的世界模型，这是未来十年AI研究的核心目标。
Y杨立昆Meta首席AI科学家、纽约大学教授
Yann LeCun：深度学习的直觉与AI的未来
Yann LeCun在访谈中探讨了AI的价值对齐问题、深度学习的反直觉成功、自监督学习的核心作用、自动驾驶的技术路径，以及构建人类水平智能系统所面临的挑战，强调了情感与常识推理在AI中的重要性。
Y杨立昆Meta首席AI科学家、图灵奖得主