2202年了，AI还是不如猫，图灵奖得主Yann LeCun：3大过关斩将依然无解

等现象的物理学的系统等等。而对于这些精细的事物，人类文明是可以很容易地开发出抽象的也就是感叹和数学原理。」

标记并不是解读

就以投影标记来感叹，虽然Meta的data2vec拿到了不够为SOTA的好变成绩，但指导努力学习基本上是最普及的原理。

也就是感叹，AI在岗位之过去所需「吃掉」大量的投影和就其的标记。其之中，每个标记都与非常多的投影就其联，而这些投影则亦然了球体在多种不同角度和折射下的完全等。

例如，为了让思维医学程序并能标记猩猩，就需转回超过一百万张的拍下，才能让AI建立起一个球体的之下感官也就是感叹。但这种也就是感叹终于只是一种简便的描绘出，并不能立足于任何真实。

人类文明可以从呼噜声、毛发贴在腿上的感觉、猩猩砂盆的诡异香味等几百种原理指认一只「猩猩」，但这些对思维医学来感叹却仅仅。

于是这里就有了一个关于AI的「天问」。

如果它总是口渴，它能解读什么是饮品吗？如果它从来不能被烧过，它能解读火光吗？如果它从未打过寒颤，它能解读温暖吗？

当一个算法「标记」一个球体时，它根本不了解该球体的性质。它只是与之过去的例子进行一个大验证而已。

思维医学先驱Yann LeCun

Yann LeCun，集变成电路医学自始，为正弦中枢神经系统网路和投影标记科技领域做出了不可或缺贡献，堪称「正弦中枢神经系统网路之父」。

Yann LeCun主要数据分析科技领域为原理学、集变成电路感官、移动机器人和计算中枢神经系统医学等科技领域，他与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并专指原理学的「三巨头」。

他们3人联合得到2018年图灵奖，这被公看来集变成电路科技领域的最高荣誉。

从左至赞善分别为：Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio

从欧洲到美洲，接续数据分析多才多艺

Yann LeCun于1960年出生法国波尔多，并曾一度以来在波尔多努力学习，他于1983年得到波尔多高等技师和射频工学院（ESIEE）的技师工程学士学位，1987年得到波尔多皮埃尔和玛丽居里国立大学（Pierre and Marie Curie）的集变成电路医学硕士。

Yann LeCun的博士后数据分析转去了加拿大，师从多伦多国立大学著名的Geoffrey Hinton任教。尽管，博士后多才多艺十分短暂，但，正是在这里带入了有缘两兄弟的密切合作数据分析，打下基础了他们往后在原理学科技领域的密切合作人关系与不可或缺变成就。

先后，Yann LeCun转回Geoffrey Hinton任教的向后，变成了原理学科技领域的不可或缺人物！

数据分析文字数字分类学，指出正弦中枢神经系统网路

1988年，Yann LeCun加入ATBrownT（美国电话电报公司）IBM公司，先后，他还身兼了投影处理数据分析部处长。

正是在ATBrownT，他的数据分析拿到了重大突破。Yann LeCun指出了一种在此以后原理，即正弦、池化和全连接相关联，数据分析文字数字分类学，指出了正弦中枢神经系统网路，即LeNet。

美国邮政服务等机构很快采用了类似的网路，以自动完变成繁复的分类学岗位，这个网路在标记邮政编码数字各个方面要用得不够好。

以后，正弦中枢神经系统网路变成了当过去的广度中枢神经系统网路的不可或缺基石。

第五代LeNet DCNN（广度正弦中枢神经系统网路）

2003年，Yann LeCun去了纽约国立大学身兼教职，他指导纽约国立大学的数据医学倡议，并踏入纽约国立大学数据医学该之中心的创始处长。

2013月底，他被任命为Facebook思维医学数据分析总裁，以后，身兼Meta公司的副总裁兼首席思维医学医学自始。

2014年，Yann LeCun被IEEE（美国技师与射频工程师协会）颁发「中枢神经系统网路先锋奖」。

「我曾一度以来都心里『努力学习』是智者之中的不可或缺一小」

曾一度以来以来，Yann LeCun都对「努力学习」这个难题很感兴趣，这也这样一来决定了他便的数据分析科技领域——「原理学」。

Yann LeCun看来，「努力学习是智者之中的不可或缺一小」。

那么，当过去的原理学发展到了什么程度呢？Yann LeCun在近来的访谈之中，改作形象的有如看来，「AI即使如此不能超过猩猩的低水平」。

正是因为如此，AI以及AI数据分析人员即使如此有很多事要要用。Yann LeCun自看来，「我不是一个好的论点医学自始，我要用的还行的是发挥作用，让东西跑起来」。

对于他的好变成绩，Yann LeCun非常谦虚，他感叹：「我只是铁环到一群比我聪明的人里面去」。

让Yann LeCun相比较得意的一件事是，他曾一度以来在原理学不断往下挖，去发现难题背后真正的难题。

「把难题比较简单，再比较简单，直到超过真正的这两项难题。」Yann LeCun感叹，「要问最基本的难题，大相迳庭一切表面上的东西，直到给予一个简便得不可思议的难题。」

AI 的将会就在自指导努力学习里。

参考资料：

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本文来自微信对政府号“新智元”（ID:AI_era），笔记：新智元，36氪经使用权刊发。

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