马库斯对赌马斯克：剖面学习撞墙了，杨立昆有话说

深达努力学习应用程序须要大量手动注释的训练解释器，这也转成了经年累年初。但在三位以其对深达努力学习的独创连续性转成就而闻名的图灵奖奖得主Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun看成，缺少好的脑部网络管理模式最终将克服深达努力学习的意味着放宽。

LeCun在文章在此之后寄给道，“今天看似不可逾越的墙是小寄给推理小时说，即以上同调或演算的手段随心所欲小寄给的战斗能力。我们想到，克服高等数学原因须要根据完全符合的前提逐步妥善处理小寄给。作为《The Algebraic Mind》的著者和《Rebooting AI》的著者之一，Gary Marcus值得注意确信深达努力学习很难进一步赢取令人满意，因为脑部网络在妥善处理小寄给操作特别普遍存在存在吃力。然而，许多深达努力学习科学研究人员确信深达努力学习早已在同步进自为小寄给推理小时说并将短时间修改。”

只不过，LeCun在5年初份也放推文表示，“我深信我们须要找出原先定义，让机器必须：通过像小孩一样观察来了解21世纪是如何重从新启动的。学才会预见一个人如何通过采取秘密自为动来影响21世纪。”但这里时说的跟汉森宣扬的不是同一那是情，LeCun将要科学研究的是一种缺少繁杂的自我指导努力学习，汉森则支持混杂方法。

值得注意授予关注的一种混杂方法是脑部小寄给思考科学，这是思考科学的一个见下文，曾随着深达努力学习的式微而被卫冕冠军。它将人工脑部网络与小寄给系统会相结合，但将进化资质提炼转成一套前提，事情实表明是颇为吃力、足足且昂贵的，这也被专指“知识获取经年累年初”。虽然为高等数学或演算执笔前提很简单，但21世纪本身却颇为模棱两可，事情实表明，不可能为每个Mode执笔前提或为模糊定义界定小寄给。

在3年初IBM脑部小寄给AI研讨才会上的一次讲话在此之后，麻省理工学院计算出来思考科学名誉教授Joshua Tenenbaum（约文中亚·特南鲍尔）暗示了意味着脑部小寄给系统会如何急于克服AI系统会的一些决定连续性原因，包含缺乏总括和推论、复合连续性和直观物理学。

“我们如何超越智能化的定义，即识别数据库在此之后的Mode和近似表达式，缺少多地丢下向进化思考对21世纪的建模——暗示和表达出来你所看到的事情物，似乎你遮盖但可能引放的两件事情，并将它们消失你可以通过计划秘密自为动和克服原因来意味着的最大限度？”特南鲍尔普遍认为，要两者间与进化智能化间的相差，首先要探索的就是进化和许多动物共有的智力的前提特别之一：直观物理学和人类学。

特南鲍尔的脑部小寄给AI定义在此之后的一个决定连续性组转成部份是一个物理实时器，将其集转成到智能化棒状的推理小时说全过程在此之后，急于AI实时实时21世纪并预见将来才会引放什么。

由此可以大致表达出来出发点的脑部小寄给系统会AI思路。同时，这种手段也被表明比纯深达努力学习系统会须要缺少少的数据库和计算出来资源。

这就便是了另一个原因——思考科学的正则表达式转化。汉森又先于了原先赌客，他普遍认为我们90%须要思考科学的正则表达式转化，而SlateStarCodex的名人Scott Alexander则普遍认为要高于60%。

LeCun提出批评疑问本质：智能化如何重从新启动？什么使进化契合？

LeCun在文章在此之后宣称，汉森对深达努力学习的评论叫作思考科学（以及在形而上学在此之后缺少古老）的一场特别斗争，即智能化如何产生以及什么使进化契合。他的初衷与人类学在此之后一个著名的“总括理论”学派一致，该学派普遍认为思考的许多决定连续性不同之处是普通人的——实际上，我们在极大或多或少上天生就有一个关于21世纪如何重从新启动的恰当高等数学模型。

这种普通人管理模式的一个内部不同之处就是小寄给随心所欲的战斗能力。但这是整个连续连续性界在此之后均有的还是进化特有的，尚普遍存在存在引起争议。对于汉森来时说，这种小寄给随心所欲战斗能力是许多总括的前提不同之处的典范：遵循前提、抽象、也就是时说推理小时说、重从新识别细节、总结等。简而言之，我们对21世纪的大部份表达出来都是连续连续性赋予的，而努力学习则是用心细节的全过程。

另一种“实用主义”论调则普遍认为：小寄给随心所欲在连续连续性界在此之后是罕见的，主要特别是在着进化后裔在过去两百万年在此之后迅速授予的努力学习交流会战斗能力而产生的。根据这种论调，思考战斗能力主要是与减低生存能力特别的非小寄给努力学习战斗能力，如快速速识别猎物、预见它们的可能暴力自为为以及放展高超的化学反应。这个论调结论绝大多数繁杂的思考战斗能力是不正授予的，是通过一种普遍存在的、自指导的努力学习战斗能力授予。这是一种通过潜能授予恰当21世纪高等数学模型的战斗能力，这个21世纪高等数学模型合乎总括的内部不同之处。它还结论，我们大多数繁杂的思考战斗能力都不依赖小寄给随心所欲，相反是通过实时各种过场并预见最佳结果来继续做到这一点。

这种实用主义论调将小寄给和小寄给随心所欲视之为另一种努力学习战斗能力，随着进化缺少加依赖共同开发暴力自为为赢取转成功就授予了这种战斗能力。这种论调将小寄给视之为进化用来克服问题共同开发娱乐活动的放明——如文本，地形图、标志连续性描绘、仪式甚至社才会角色。这些战斗能力被普遍认为是由于缺少加长的努力学习成年人和对缺少精确、缺少专业的职业技能（如工具箱制造和消防维修）需要求的结合而产生的。这一论调普遍认为小寄给和小寄给操作主要归于人文放明，较少依赖神经元在此之后的硬式接线（hard wiring），而缺少多地依赖我们日益繁杂的社才会生活。

这两种论调间的差异颇为明显。

对于总括论来时说，小寄给和小寄给随心所欲本就在神经元之下，而文本和二进制的使用正是从这种原始战斗能力在此之后衍生出来的。这种论调很具时说服力地暗示了一系列叫作灵长类考虑到的战斗能力（尽管对于小寄给随心所欲如何或为何灵长类的暗示以前普遍存在存在引起争议）。

对于实用拥护者来时说，小寄给和小寄给推理小时说是运用于交流会意在的感兴趣放明，它叫作一般的努力学习战斗能力和繁杂的社才会21世纪。这些内部计算出来和内心独白等引放在我们看似在此之后的都将进去，因而被视之为源自高等数学和语言使用的外部在实践中。

思考科学和思考科学各个领域密切特别，因此这些疑问的继续下去也就特罗斯季亚涅齐了。思考科学各个领域在此之后任一论调的转成功，都才会在部份或多或少上表明思考科学在此之后的一种或另一种方法是应的（但也仅是部份或多或少上），因此这些疑问之猛烈也就特罗斯季亚涅齐了。如今面临的原因不仅是关于思考科学美学原因的应方法，还有关于什么是智能化以及神经元如何指导工作的原因。

如果汉森和总括论据是对的，那么深达努力学习将永远很难意味着非人类的AI，无论它提出批评了多少从新管理模式或转为了多少计算出来战斗能力。大大移除缺少多层只才会引人困惑，因为真正的小寄给随心所欲须要一个普通人的小寄给操控。而且，由于这种小寄给操作是几种总括战斗能力的典范，因此深达努力学习系统会将永远不才会具备任何进去，仅仅具备对事情物大概、现转成的表达出来。

即便如此，如果深达努力学习的宣扬者和实用拥护者是应的，那么嵌入小寄给随心所欲组件的初衷是引人困惑的。在这种情况下，深达努力学习系统会早已在同步进自为小寄给推理小时说，并将继续修改它，因为它们通过缺少多的多假定自指导努力学习、缺少加感兴趣的预见21世纪高等数学模型以及运用于实时的指导工作缓存的扩展以及评估结果来依赖于约束。引入小寄给随心所欲组件不才会引致缺少像进化的AI，而是被逼所有“推理小时说”通过一个不必要的瓶口，让我们与非人类智能化跳槽渐远。这可能才会切断深达努力学习最引人印象深刻的特别之一：它必须提出批评比进化JavaScript似乎的缺少感兴趣和缺少聪明的克服方案。

尽管本钱很高，但值得注意重要的是，这些辩论会在此之后提出批评的许多原因将近在某种或多或少上是次要的。比如一些讨论：深达努力学习系统会在此之后的欧拉向量应被视之为频域小寄给（可能不是），意味着深达努力学习系统会所需要的代码自为否使其转成为混杂系统会（语义），在繁杂小游戏在此之后获胜否须要布料的、特定各个领域的知识，或者它否可以努力学习（时说得再来了）。还有一个原因是混杂系统会否有利于克服一个中心思考科学的方法论原因（否）。

而这一切都不是为了表明这场愚蠢的炒作是合理的：意味着的系统会没意识——它们并没法表达出来我们，加强努力学习还缺少，你没法仅仅通过缩减规模来建立非人类智能化。但所有这些原因都与主要疑问牵涉到：小寄给随心所欲否须要硬式字符，还是可以努力学习？

这是停止科学研究混杂高等数学模型的呼吁吗？当然不是。科学研究人员自1980上世纪以来以前在科学研究混杂高等数学模型，但尚未有表明它们是灵丹妙药——或者在许多情况下，甚至远不算脑部网络。缺少广泛地时说，人们应怀疑深达努力学习否已超越超强。

LeCun在结尾在此之后寄给道，鉴于值得注意DALL-E 2、Gato和PaLM在此之后特殊任务的短时间、短时间内修改，可避免将身心被称作墙壁似乎是明智之举。深达努力学习不可可避免的失败在此之后就早已预料了，但押注它是不值得的。

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