LeCun銳評諾獎：出於壓力才頒給AI但獲獎成果已完全無用 諾獎邀請

LeCun最新演講，公開表示：

言語間不乏調侃“化學獎塞不下更多人，所以只能選了物理”，“Hopefield是生物物理學家，Hinton的模型以物理學家命名，勉強合理”。

臺下觀衆也蚌埠住了，爆發陣陣笑聲。

衆所周知，今年的諾貝爾物理學獎授予了機器學習領域的兩位先驅——Hopfield和Hinton。Hopfield因其提出的Hopfield神經網絡而獲獎，該網絡以物理學中自旋系統能量的方式來進行描述；而Hinton則因其提出的玻爾茲曼機榮獲殊榮，該機器巧妙地運用了統計物理學中的工具。這段視頻被某位網友上傳到了X平臺上，一時間，LeCun的這番言論在網絡上引起了軒然大波。

有人覺得LeCun這是酸了。

也有人認爲LeCun說的不無道理。

具體怎麼回事？

最近，LeCun參加了題爲“機器如何達到人類水平智能”的主題講座。

就在活動將要結束的時候，回答了大家提出的一些感興趣的問題。

，時長07:19

一開始的問題是：這些人工智能模型，實體化的角色是什麼，以實現真正的智能。

LeCun是這樣回答的：

之後LeCun又回答了這樣的一個問題：

Surya Ganguli預測，這個世紀將是我們真正理解人工智能並構建像上個世紀我們構建通信理論那樣的人工智能理論的時代。你對此有何看法？

LeCun：

藉此話茬，LeCun突然被問到“你怎麼看最近的物理諾貝爾獎呢”。

於是就有了開頭的那一幕，LeCun的完整回答是這樣嬸兒的：

LSTM之父也有異議

和LeCun的觀點不太一樣，LSTM之父Jürgen Schmidhuber在X上連發推文，觀點和用詞更加犀利，直接表示這“涉及計算機科學領域的抄襲和錯誤歸屬問題”。

Jürgen Schmidhuber咋說的，給大家放在這兒了：

參考資料

https://x.com/tsarnick/status/1849291803444621390https://x.com/SchmidhuberAI/status/1849095954428784986