ヤンはここで明らかに間違っています。彼は一般知能と普遍知能を混同しています。 脳は(これまでのところ)宇宙で最も精巧で複雑な現象であり、実際には非常に一般的なものです。 もちろん、ノータダランチの定理を回避することはできません。したがって、実践的かつ有限なシステムでは、学習対象分布に関するある程度の専門化が常に必要です。 しかし、一般性についてのポイントは、理論的にはチューリングマシンの意味で、そのような一般的なシステムのアーキテクチャは十分な時間とメモリ(およびデータ)があれば計算可能なものなら何でも学習可能であり、人間の脳(およびAIの基礎モデル)は近似チューリングマシンであるということです。 最後に、ヤンがチェスプレイヤーについて言及したことについてですが、人間がそもそもチェスを発明できた(そして科学から747まで現代文明のあらゆる側面も!)マグナスのような人物のようにチェスが天才的に達しきったことは驚くべきことです。彼は厳密に最適ではないかもしれません(結局のところ、記憶は限られており、決断を下す時間も限られています)が、狩猟採集のために進化した脳を考えると、彼や私たちの脳でできることは驚くべきものです。

Yann LeCun 氏は、LLM は価値や投資のバブルではないと述べています。それらは多くの便利なアプリを強化し、大きなインフラを正当化します バブルは、LLMだけで人間レベルの知能に到達すると信じています 進歩には、データ/コンピューティングの増加だけでなく、ブレークスルーが必要です 「私たちは何か大きなものを見逃しています」