Yann LeCun äußerte kürzlich auf dem Weltwirtschaftsforum seine Erkenntnisse zur Entwicklungsrichtung der KI. Er betonte die Grenzen aktueller generativer Modelle in der Videoverarbeitung und wies darauf hin, dass zukünftige KI Vorhersagen im abstrakten Raum und nicht im Pixelraum treffen muss. Dies hat zu eingehenden Überlegungen zur Architektur und Entwicklungsrichtung von KI-Modellen geführt und deutet auch darauf hin, dass die KI-Forschung vor neuen Herausforderungen und Chancen stehen wird. Der Artikel konzentriert sich auf die schwierigen Probleme bei der Videoverarbeitung und die neuen Methoden und Technologien, die zur Lösung dieser Probleme erforderlich sind.
Yann LeCun, Gewinner des Turing-Preises und leitender KI-Wissenschaftler von Meta, wies auf dem Weltwirtschaftsforum darauf hin, dass generative Modelle nicht für die Verarbeitung von Videos geeignet seien und KI Vorhersagen in einem abstrakten Raum treffen müsse. Da die Textdaten im Internet erschöpft sind, richten KI-Forscher ihre Aufmerksamkeit auf Videos und erkennen, dass das Verständnis kausaler Zusammenhänge für zukünftige KI-Systeme von entscheidender Bedeutung ist. Daher sollten neue Modelle lernen, Vorhersagen im abstrakten Darstellungsraum statt im Pixelraum zu treffen. Die Schwierigkeit bei der Videoverarbeitung liegt in der Komplexität des Pixelraums. Daher sind neue Architekturen erforderlich, um Videoeingaben zu verarbeiten und Vorhersagen in abstrakten Darstellungsräumen zu treffen. Um die schwierigen Probleme bei der Videoverarbeitung zu lösen, müssen neue wissenschaftliche Methoden und Technologien geschaffen werden, die es KI-Systemen ermöglichen, Informationen wie Menschen zu nutzen.LeCuns Standpunkt zeigt den Weg für die zukünftige Forschung im Bereich KI auf, stellt neue Herausforderungen hinsichtlich der Datenknappheit und des Verständnisses von Kausalitäten dar und weist auch darauf hin, dass sich die KI-Technologie in eine intelligentere und verständnisvollere Richtung entwickeln wird. In Zukunft wird es ein entscheidender Durchbruch in der KI-Forschung sein, die Beschränkungen des Pixelraums zu durchbrechen und Vorhersagen im abstrakten Raum zu treffen.