Yann LeCun近期在世界经济论坛上发表了对AI发展方向的见解，他强调了当前生成模型在视频处理方面的局限性，并指出未来AI需要在抽象空间而非像素空间进行预测。这引发了人们对AI模型架构和发展方向的深入思考，也预示着AI研究将面临新的挑战和机遇。 文章重点探讨了视频处理中遇到的难题，以及解决这些难题所需的新方法和技术。
图灵奖得主、Meta首席AI科学家Yann LeCun在世界经济论坛上指出，生成模型不适合处理视频，AI需要在抽象空间中进行预测。在互联网文本数据枯竭之际，AI研究者将目光转向视频，并意识到理解因果关系对未来AI系统至关重要。因此，新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测，而不是在像素空间中。视频处理中的难题在于像素空间的复杂性，因此需要新的架构来处理视频输入，在抽象表征空间中进行预测。为了解决视频处理中的难题，需要创造新的科学方法和技术，使AI系统能够像人类一样利用信息。LeCun的观点为AI领域未来的研究方向指明了路径，在数据稀缺和因果关系理解等方面提出了新的挑战，也预示着AI技术将朝着更智能、更具理解力的方向发展。 未来，突破像素空间的限制，在抽象空间中进行预测，将成为AI研究的关键突破点。