ਟਿਊਰਿੰਗ ਅਵਾਰਡ ਜੇਤੂ ਯੈਨ ਲੇਕਨ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਮਾਰਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਪੈਰਿਸ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪ 'ਤੇ, ਐਡਵਾਂਸਡ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੈਬਜ਼ (AMI ਲੈਬਜ਼), ਸਾਬਕਾ ਮੈਟਾ ਚੀਫ਼ AI ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਚੂਹਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਬੱਚਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੈਰਿਸ ਵਿੱਚ VivaTech ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੇ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਬੀਬੀਸੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, LeCun ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ChatGPT, Claude, ਅਤੇ Gemini ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਛੱਤ ਹੈ। AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ, LLM ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਬਹਿਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।
"ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਰੋਬੋਟ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਚੂਹੇ ਵਾਂਗ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਚੰਗੇ ਹਨ," ਲੇਕਨ ਨੇ ਕਿਹਾ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਮੁੱਖ AI ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ 2025 ਵਿੱਚ ਫੇਸਬੁੱਕ-ਮਾਲਕ ਮੈਟਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AMI ਲੈਬ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ।
ਲੀਕਨ ਕਿਉਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਐਲਐਮ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ
LeCun ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ LLM ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ, ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਪਰ ਉਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਿਸਟਮ ਅਸਲੀਅਤ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
"ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਗਿਆਨ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ," ਉਸਨੇ ਐਲਐਲਐਮ ਬਾਰੇ ਕਿਹਾ। "ਉਹ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਸਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅੰਤਰੀਵ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੈ."
ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, LeCun ਇੱਕ ਪੈੱਨ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਨੋਕ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਬੱਚਾ ਵੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਲਮ ਡਿੱਗ ਜਾਵੇਗੀ, ਉਹ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਇੱਕ LLM, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇਸਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਗਭਗ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਭੌਤਿਕ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਣਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
"ਐਲਐਲਐਮ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ ਹਨ," ਲੇਕਨ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ। "ਦਾਅਵਿਆਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਰਫ ਐਲਐਲਐਮ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸੁਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਜਿਹਾ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।"
JEPA ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
AMI ਲੈਬਜ਼ ਜੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਜੁਆਇੰਟ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪ੍ਰੈਡੀਕਟਿਵ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (JEPA) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜੇਈਪੀਏ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਬੇਕਾਰ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੇਵਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਪਯੋਗੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ। ਕਲਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ JEPA-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇਹ ਸਮਝੇਗੀ ਕਿ ਗਿਰਾਵਟ ਦੀ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਬੇਕਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਪਹੁੰਚ AMI ਲੈਬਾਂ ਨੂੰ ਅਖੌਤੀ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧ ਰਹੀ ਲਹਿਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ।
ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ LeCun ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 2026 ਵਿੱਚ, AMI ਲੈਬਜ਼ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਬੀਜ ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ ਵਿੱਚ $1 ਬਿਲੀਅਨ (£760 ਮਿਲੀਅਨ) ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਯੂਐਸ ਚਿੱਪ ਦਿੱਗਜ ਐਨਵੀਡੀਆ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਜੈਫ ਬੇਜੋਸ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਦੌਲਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੰਡ ਸਮੇਤ ਸਮਰਥਕ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਰਪੀਅਨ ਸਟਾਰਟਅਪ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਬੀਜ ਦੌਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ।
AMI ਲੈਬਜ਼ ਦੌੜ ਵਿਚ ਇਕੱਲੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ. ਆਕਸਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਇੰਗਮਾਰ ਪੋਸਨਰ ਅਪਲਾਈਡ AI ਲੈਬ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਗਭਗ ਦਸ-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਚਾਰ ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ "ਮਕੈਨੀਸਟਿਕ ਵਰਲਡ ਮਾਡਲ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AI ਇਸਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕੇ, ਜੋੜ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕੇ।
"ਮੇਰਾ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲਾ ਦਹਾਕਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ," ਪੋਸਨਰ ਨੇ ਬੀਬੀਸੀ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ। "ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ: ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕਾਰਨ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?"
ਇਹ ਵੰਸ਼ ਡੇਵਿਡ ਹਾ ਅਤੇ ਜੁਰਗਨ ਸ਼ਮਿਡਹਬਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ 2018 ਪੇਪਰ ਤੱਕ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਕਿ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਸਿੱਖਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਡ੍ਰੀਮਰ ਵਰਲਡ ਮਾਡਲ ਸਮੇਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਕੇ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਹੀਰੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਲਫਾਬੇਟ ਦਾ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਆਪਣੇ ਜੀਨੀ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਲੰਡਨ-ਅਧਾਰਤ ਵੇਵ ਕੋਲ ਗਾਈਆ ਨਾਮਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਪਾਇਨੀਅਰ ਫੀ-ਫੇਈ ਲੀ ਨੇ ਸਮਾਨ ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਲਈ 2023 ਵਿੱਚ ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ ਵਰਲਡ ਲੈਬ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ।
ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਜ਼ਰੂਰੀ
ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਮਨੁੱਖਤਾ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਡੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਕਾਰਨਾਮੇ ਹਰ ਸਾਲ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਘਰੇਲੂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਸ਼ਵਾਸ਼ਰ ਨੂੰ ਆਇਰਨ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ LeCun ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ AI ਮਾਡਲ ਉਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਕਦੇ ਵੀ ਚੰਗੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ।
LeCun ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ AMI ਲੈਬਜ਼ 2026 ਦਾ ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ 2027 ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਫਲ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
"ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਲਾਈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਆਮ ਆਮ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।
ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦਾ ਕੀ ਬਣੇਗਾ, ਲੇਕਨ ਸੰਜੀਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਜੇ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਹਨ, ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਆਈ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਿਪਟੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
"ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਹੋਣ, ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਇੱਕ ਕਪਤਾਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਨੇਤਾ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹਾਇਕ ਸਟਾਫ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਰਗੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਚੁਸਤ ਹਨ।"
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
