Zuckerberg von Meta: "KI ist vielleicht die wichtigste Basistechnologie unserer Zeit"
Zuckerberg sagte, Meta werde "ein einziges Modell entwickeln, das Hunderte von Sprachen verstehen kann" und "einen universellen Sprachübersetzer", der eine sofortige Übersetzung zwischen allen Sprachen ermöglicht.
Der Gründer und CEO von Meta, Mark Zuckerberg, hielt am Mittwoch mit dem Team der Gruppe für künstliche Intelligenz des Unternehmens, darunter der Deep-Learning-Pionier Yann LeCun, eine Präsentation zum Thema "Building for the Metaverse with AI".
Die Präsentation ist auf der Facebook-Seite des AI Lab verfügbar .
Das Angebot des AI Lab, das auf seiner Facebook-Homepage veröffentlicht wurde, lautet: "Durch die Kraft der künstlichen Intelligenz werden wir eine Welt ermöglichen, in der Menschen problemlos physisch und virtuell mit jedem und überall teilen, erstellen und verbinden können."
Zuckerberg bezeichnete künstliche Intelligenz als "die vielleicht wichtigste Grundlagentechnologie unserer Zeit".
Zuckerberg sagte, dass das Unternehmen etwas namens "Project CAIRaoke" vorstellt, das Zuckerberg als "ein vollständig durchgängiges neuronales Modell für den Aufbau auf Geräteassistenten" beschrieb. Es kombiniert den Ansatz hinter BlenderBot mit der neuesten Konversations-KI, um bessere Dialogfunktionen zu liefern."
Er sagte, der Fokus des Unternehmens auf KI für das Metaverse bestehe aus zwei Bereichen der KI-Forschung: "Egozentrische Wahrnehmung" und "eine ganz neue Klasse von generativen KI-Modellen", wie Zuckerberg es ausdrückte.
Metas Erklärung des von Leibeigenen überwachten Lernens.
Zuckerberg kündigte an, dass "keine Sprache zurückgelassen wird", was zu einem "einzigen Modell führen würde, das Hunderte von Sprachen verstehen kann".
Er kündigte auch einen "universellen Sprachübersetzer" an, der eine sofortige Übersetzung ermöglichen würde. "KI wird das noch zu unseren Lebzeiten liefern", sagte Zuckerberg.
Der Vortrag des Tages konzentrierte sich auf das Thema des "selbstüberwachten Lernens", bei dem ein neuronales Netzwerk entwickelt wird, indem weitaus mehr Daten gesammelt werden, ohne sorgfältig angebrachte Etiketten. Lecun erklärte Eliza Strickland von IEEE Spectrum in einer am Dienstag veröffentlichten E-Mail die Vorzüge des selbstüberwachten Lernens.
Jérôme Pesenti, der Leiter des KI-Teams, erklärte nach Zuckerbergs Einführung, dass selbstüberwachte Modelle zunehmend zum Training überwachter neuronaler Netze aufschließen, nicht nur in Sprachmodellen, sondern auch in Bereichen wie der Bilderkennung.
In einem vorbereiteten Video wurde das Projekt CAIRaoke als intelligenterer Assistent vorgestellt, der gesprochene Befehle richtig versteht. Das Video machte sich die üblichen Fallstricke der Assistententechnologie zunutze, z. B. wenn sie die Anfrage eines Benutzers, die es als "Level 2" bezeichnete, völlig missversteht, oder "mechanische" Assistenten, die für "Single-Shot-Interaktionen", aber nicht für "Multi-Turn-Interaktionen" nützlich sind.
Meta, so hieß es in der Präsentation, werde "aufgeladene" Assistenten produzieren.
Im letzten Teil der Präsentation des Tages diskutierte LeCun zusammen mit seinem Deep-Learning-Kollegen Yoshua Bengio in einem von Lex Fridman moderierten Chat über den Weg zu "Intelligenz auf menschlichem Niveau".
Bengio meinte: "Wir sind noch weit von einer KI auf menschlichem Niveau entfernt." Bengio beobachtete, dass Menschen sich auf neuartige Situationen "konzentrieren" und sich Zeit nehmen, um über ein Problem nachzudenken. "Wir können uns davon inspirieren lassen, wie das Gehirn es macht", sagte er, einschließlich der "bewussten Verarbeitung".
Bengio führte das Beispiel einer Person an, die bei einem Besuch in London zum ersten Mal das Fahren auf der linken Straßenseite lernte. Ein Großteil des Lernens wird dadurch ermöglicht, dass der Mensch über viele Informationen verfügt, die konsistent und vertraut sind, und in der Lage ist, Gewohnheiten neu zu trainieren, um sie an die neuen Elemente anzupassen.
LeCun stimmte Bengio zwar in Bezug auf die zu lösenden Probleme zu, sagte aber: "Ich konzentriere mich mehr auf Lösungen." Er nannte das Lernen von Menschen und Tieren anhand einer kleinen Anzahl von Beispielen. "Welche Art von Lernen nutzen Menschen und Tiere, die wir in Maschinen nicht abbilden können. Das ist die große Frage, die ich mir stelle", sagte LeCun.
Von links: Moderator Lex Fridman, Yann LeCun, Yoshua Bengio.
"Ich denke, was fehlt, ist die Fähigkeit von Menschen und Tieren, zu lernen, wie die Welt funktioniert, ein Weltmodell zu haben", sagte LeCún. Er verwies auf Bengios Beispiel des Linksfahrens. "Die Regeln der Physik ändern sich nicht", wie zum Beispiel das Drehen des Lenkrads eines Autos. "Wie wir Maschinen dazu bringen, Weltmodelle zu lernen, wie die Welt funktioniert, meist durch Beobachtung, um sehr grundlegende Dinge über die Welt herauszufinden."
"Der gesunde Menschenverstand ist eine Sammlung von Weltmodellen", argumentierte LeCún.