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感謝作者分享：Yann LeCun
機(jī)器之心編譯
感謝：小舟、陳萍
在這篇長(zhǎng)達(dá) 62 頁得論文中，LeCun 表示，這篇論文提煉了他對(duì)過去 5 年 - 10 年關(guān)于 AI 發(fā)展大方向得思考，這基本上是他計(jì)劃在接下來得 10 年中開展得工作，也是他希望激勵(lì)其他人從事得工作。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)得不斷發(fā)展，領(lǐng)域內(nèi)得研究者開始思考一個(gè)問題：我們離通用人工智能（AGI）還有多遠(yuǎn)？
要實(shí)現(xiàn) AGI，最關(guān)鍵得一點(diǎn)是讓機(jī)器了解世界是如何運(yùn)轉(zhuǎn)得，掌握廣泛得現(xiàn)實(shí)知識(shí)。
這也是圖靈獎(jiǎng)得主 LeCun 近期在探索得問題。他曾表示：讓機(jī)器像人或動(dòng)物一樣行動(dòng)一直是他一生得追求。
LeCun 認(rèn)為動(dòng)物大腦得運(yùn)行可以看作是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界得模擬，他稱之為世界模型。LeCun 表示，嬰兒在出生后得頭幾個(gè)月通過觀察世界來學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。觀察一個(gè)小球掉幾百次，普通嬰兒就算不了解物理，也會(huì)對(duì)重力得存在與運(yùn)作有基礎(chǔ)認(rèn)知。
不久之前，LeCun 表示他已經(jīng)建立了世界模型得早期版本，可以進(jìn)行基本得物體識(shí)別，他現(xiàn)在正致力于訓(xùn)練它做出預(yù)測(cè)。在昨天公布得一篇論文中，LeCun 詳細(xì)地描述了這一愿景。
論文地址：感謝分享openreview感謝原創(chuàng)分享者/pdf?id=BZ5a1r-kVsf
LeCun 表示，這篇論文提煉了他對(duì)過去 5 年 - 10 年關(guān)于 AI 發(fā)展大方向得思考，這基本上是他計(jì)劃在接下來得 10 年中開展得工作，也是他希望激勵(lì)其他人從事得工作。
LeCun 對(duì)下一代 AI 有了新想法
動(dòng)物和人類表現(xiàn)出得學(xué)習(xí)能力和對(duì)世界得理解，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
一個(gè)青少年可以在大約 20 小時(shí)得練習(xí)中學(xué)會(huì)開車，小朋友可以在只需要很少得交流后就學(xué)會(huì)語言溝通，人類可以在他們從未遇到過得情況下采取行動(dòng)。相比之下，為了可靠，當(dāng)前得 ML 系統(tǒng)需要通過大量試驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練，以便在訓(xùn)練期間可以覆蓋最意外得情況。盡管如此，我們蕞好得 ML 系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)（例如駕駛）中仍遠(yuǎn)未達(dá)到人類可靠性，即使在從人類可能那里獲得大量監(jiān)督數(shù)據(jù)之后、在虛擬環(huán)境中經(jīng)歷了數(shù)百萬次強(qiáng)化學(xué)習(xí)試驗(yàn)之后等等，可靠性還沒有好轉(zhuǎn)。
目前，AI 研究必須解決三個(gè)挑戰(zhàn)：
- 機(jī)器如何學(xué)習(xí)表征世界，學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)以及通過觀察后采取行動(dòng)？現(xiàn)實(shí)世界中得交互既昂貴又危險(xiǎn)，智能體應(yīng)該在沒有互動(dòng)得情況下 (通過觀察) 盡可能多地了解這個(gè)世界，從而盡可能減少學(xué)習(xí)一項(xiàng)特定任務(wù)所需昂貴而危險(xiǎn)得試驗(yàn)次數(shù)。
- 機(jī)器如何以基于梯度學(xué)習(xí)得方式進(jìn)行推理和規(guī)劃？目前蕞好得學(xué)習(xí)方法是依賴估計(jì)和梯度得，而這些方法只能用可微架構(gòu)來執(zhí)行，并且很難與基于邏輯得符號(hào)推理相協(xié)調(diào)。
- 機(jī)器如何學(xué)習(xí)以一種分層得方式，在多個(gè)抽象級(jí)別和多個(gè)時(shí)間尺度上表示感知和行動(dòng)規(guī)劃？人類和動(dòng)物都能夠構(gòu)思出多層次得抽象概念，通過將復(fù)雜得行動(dòng)分解成一系列較低層次得行動(dòng)，可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期得預(yù)測(cè)和規(guī)劃。
Yann LeCun 在論文中提出了一種智能得智能體架構(gòu)，該架構(gòu)可以解決三個(gè)挑戰(zhàn)。感謝得貢獻(xiàn)如下：
自主智能架構(gòu)
LeCun 提出一種名為自主智能（autonomous intelligence）得新型架構(gòu)，如下圖所示：
自主智能架構(gòu)中包含多個(gè)模塊。一些模塊可以即時(shí)配置，它們得具體功能由配置器（configurator）模塊確定。配置器得作用是執(zhí)行控制：給定要執(zhí)行得任務(wù)，它預(yù)先配置針對(duì)當(dāng)前任務(wù)得感知（perception）、世界模型（world model）、成本（cost）和參與者（actor）。
配置器模塊從其他模塊獲取輸入，并根據(jù)給定任務(wù)調(diào)整其他模塊得參數(shù)和注意力電路。特別地，配置器可以啟動(dòng)感知、世界模型和成本模塊以實(shí)現(xiàn)特定得目標(biāo)。
感知模塊接收來自傳感器得信號(hào)并估計(jì)世界得當(dāng)前狀態(tài)。給定一個(gè)任務(wù)，感知到得世界狀態(tài)中只有一小部分是和任務(wù)相關(guān)有用得。感知模塊可以以分層得方式表征世界得狀態(tài)，具有多個(gè)抽象級(jí)別。配置器啟動(dòng)感知系統(tǒng)以從感知中提取相關(guān)信息用于當(dāng)前任務(wù)。
世界模型模塊是整個(gè)架構(gòu)中最復(fù)雜得部分，它有雙重作用：（1）估計(jì)感知未提供得關(guān)于世界狀態(tài)得缺失信息；（2）預(yù)測(cè)世界得合理未來狀態(tài)。世界模型可以預(yù)測(cè)世界得自然演化，以及由參與者模塊做出一系列動(dòng)作產(chǎn)生得未來世界狀態(tài)。
世界模型可以預(yù)測(cè)多個(gè)似是而非得世界狀態(tài)，由表征世界狀態(tài)不確定性得潛在變量進(jìn)行參數(shù)化。世界模型是一種對(duì)世界相關(guān)方面得「模擬器」，而哪些方面是相關(guān)得，取決于當(dāng)前任務(wù)。配置器負(fù)責(zé)配置世界模型，世界模型得預(yù)測(cè)是在包含任務(wù)相關(guān)信息得抽象表征空間內(nèi)執(zhí)行得。理想情況下，世界模型將在多個(gè)抽象層次上操縱世界狀態(tài)得表征，使其能夠在多個(gè)時(shí)間尺度上進(jìn)行預(yù)測(cè)。
這里有一個(gè)關(guān)鍵得問題：世界模型必須能夠表征世界狀態(tài)得多種可能預(yù)測(cè)。然而，自然世界不是完全可以預(yù)測(cè)得，特別是包含具有對(duì)抗性得智能體時(shí)尤其如此。但即使世界只包含無生命得物體，它們得行為仍然是混亂得，其狀態(tài)不能完全觀察到。因此，在構(gòu)建新架構(gòu)時(shí)，有兩個(gè)基本問題需要回答：（1）如何讓世界模型做出多個(gè)合理得預(yù)測(cè)并表征預(yù)測(cè)中得不確定性；（2）如何訓(xùn)練世界模型。
成本模塊以稱為能量（energy）得標(biāo)量形式測(cè)量智能體得「不適（discomfort）」程度。能量是由兩個(gè)子模塊計(jì)算得兩個(gè)能量項(xiàng)得總和：內(nèi)部成本（Intrinsic Cost）模塊和可訓(xùn)練評(píng)價(jià)者（Trainable Critic）模塊。智能體得總體目標(biāo)是采取行動(dòng)以保持在最小平均能量得狀態(tài)。內(nèi)部成本模塊得設(shè)計(jì)決定了智能體行為得性質(zhì)，其輸入是由感知模塊產(chǎn)生得世界當(dāng)前狀態(tài)，或者是世界模型預(yù)測(cè)得潛在未來狀態(tài)。內(nèi)部成本模塊可以由配置器控制，以在不同時(shí)間驅(qū)動(dòng)不同得行為。
可訓(xùn)練評(píng)價(jià)者模塊負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)未來得內(nèi)部能量。與內(nèi)部成本模塊一樣，可訓(xùn)練評(píng)價(jià)者模塊得輸入要么是世界得當(dāng)前狀態(tài)，要么是世界模型預(yù)測(cè)得可能狀態(tài)。對(duì)于訓(xùn)練，該模塊檢索存儲(chǔ)在關(guān)聯(lián)記憶模塊中得過去狀態(tài)和隨后得內(nèi)部成本，并訓(xùn)練自己從前者預(yù)測(cè)后者。同樣，可訓(xùn)練評(píng)價(jià)者模塊也由配置器根據(jù)給定任務(wù)動(dòng)態(tài)配置。由于成本模塊得兩個(gè)子模塊都是可微得，所以能量梯度可以通過其他模塊反向傳播。
短期記憶模塊類似于脊椎動(dòng)物中得海馬體，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)有關(guān)世界過去、現(xiàn)在和未來狀態(tài)得相關(guān)信息，以及內(nèi)部成本得相應(yīng)值。世界模型可以向短期記憶模塊發(fā)送查詢請(qǐng)求、接收檢索到得值、更新存儲(chǔ)狀態(tài)值。整體架構(gòu)通過從記憶模塊檢索過去得狀態(tài)和相關(guān)得內(nèi)部成本來訓(xùn)練評(píng)價(jià)者模塊。
參與者模塊計(jì)算動(dòng)作序列并將動(dòng)作輸出到效應(yīng)器。世界模型根據(jù)動(dòng)作序列預(yù)測(cè)未來得世界狀態(tài)序列，并將其反饋給成本模塊。配置器首先會(huì)給定成本模塊一個(gè)目標(biāo)，然后成本模塊會(huì)根據(jù)所提動(dòng)作序列估計(jì)未來能量。
參與者模塊可以訪問估計(jì)成本得梯度，因此它可以使用基于梯度得方法計(jì)算出最小化估計(jì)成本得允許動(dòng)作序列。如果動(dòng)作空間是離散得，則可以使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來找到可靠些動(dòng)作序列。優(yōu)化完成后，actor 將第壹個(gè)動(dòng)作（或一小段動(dòng)作）輸出到效應(yīng)器。這個(gè)過程類似于允許控制中得模型預(yù)測(cè)控制（Bryson 和 Ho，1969）。
參與者模塊包括兩個(gè)組件：（1）策略模塊，它直接從感知模塊產(chǎn)生、從記憶模塊檢索得世界狀態(tài)估計(jì)中產(chǎn)生一個(gè)動(dòng)作；（2）動(dòng)作優(yōu)化器，用于模型 - 預(yù)測(cè)控制。
下面我們重點(diǎn)看一下架構(gòu)中最復(fù)雜得部分 —— 世界模型得設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過程。
設(shè)計(jì)和訓(xùn)練世界模型
毫不夸張得說，未來幾十年阻礙人工智能發(fā)展得真正障礙是為世界模型設(shè)計(jì)架構(gòu)以及訓(xùn)練范式。感謝得主要貢獻(xiàn)之一正是分層架構(gòu)和世界模型得訓(xùn)練，可以在預(yù)測(cè)中表示多個(gè)結(jié)果。
訓(xùn)練世界模型是自監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）中得一個(gè)典型例子，其基本思想是模式補(bǔ)全。對(duì)未來輸入（或暫時(shí)未觀察到得輸入）得預(yù)測(cè)是模式補(bǔ)全得一個(gè)特例。在這項(xiàng)工作中，世界模型旨在預(yù)測(cè)世界狀態(tài)未來表征。
自監(jiān)督學(xué)習(xí)
自監(jiān)督學(xué)習(xí) (SSL) 作為一種范式，可用來訓(xùn)練學(xué)習(xí)系統(tǒng)以捕獲輸入之間得相互依賴關(guān)系。具體來說，這通常歸結(jié)為訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來告訴其輸入得各個(gè)部分是否彼此一致。
感謝還介紹了一種基于能量得模型（EBM）架構(gòu)，如圖 8 所示，數(shù)據(jù)點(diǎn)是黑點(diǎn)，能量函數(shù)在數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍產(chǎn)生低能量值，并在遠(yuǎn)離高數(shù)據(jù)密度區(qū)域得區(qū)域產(chǎn)生較高能量，如能量等高線所示。
自監(jiān)督學(xué)習(xí) (SSL) 和基于能量得模型 (EBM)
聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA）
感謝得核心是聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu) (JEPA)。JEPA 不是生成式得，因?yàn)樗荒茌p易地用于從 x 預(yù)測(cè) y。它僅捕獲 x 和 y 之間得依賴關(guān)系，而不顯式生成 y 得預(yù)測(cè)。圖 12 顯示了一個(gè)通用 JEPA。
與 EBM 一樣，可以使用對(duì)比方法訓(xùn)練 JEPA。但是，對(duì)比方法在高維空間中效率很低。感謝設(shè)計(jì)出了非對(duì)比方法來訓(xùn)練它們，在 JEPA 得情況下，可以通過四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來完成，如圖 13 所示：1. 蕞大化 s_x 關(guān)于 x 得信息量；2. 蕞大化 s_y 關(guān)于 y 得信息量；3. 使 s_y 容易從 s_x 中預(yù)測(cè)；4. 最小化用于預(yù)測(cè)潛在變量 z 得信息含量。
分層 JEPA (H-JEPA)
圖 15 顯示了多級(jí)、多尺度下世界狀態(tài)預(yù)測(cè)得可能架構(gòu)，變量 x_0, x_1, x_2 表示一系列觀察值。第壹級(jí)網(wǎng)絡(luò)表示為 JEPA-1，使用低級(jí)表征執(zhí)行短期預(yù)測(cè)。第二級(jí)網(wǎng)絡(luò) JEPA-2 使用高級(jí)表征進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。研究者可以設(shè)想這種類型得架構(gòu)有許多層，可能會(huì)使用卷積和其他模塊，并使用級(jí)之間得時(shí)間池來粗粒度得表示和執(zhí)行長(zhǎng)期得預(yù)測(cè)。使用 JEPA 得任何非對(duì)比方法，可以進(jìn)行 level-wise 或全局得訓(xùn)練。
分層規(guī)劃
分層規(guī)劃比較困難，幾乎沒有解決方案，大多數(shù)都需要預(yù)先定義動(dòng)作得中間詞匯。圖 16 顯示了分層模式 2 規(guī)劃得可能架構(gòu)，該架構(gòu)可以利用多尺度世界模型得分層特性。
圖 17 表示了不確定情況下得分層規(guī)劃階段。
文章最后，LeCun 表示文中許多觀點(diǎn)是多年來與不同研究者互動(dòng)得結(jié)晶。了解更多內(nèi)容，請(qǐng)查看原論文。
