在近日的一次访谈中，人工智能领域的知名专家LeCun对DeepSeek这一最新成果给予了高度评价，认为其开源特性将惠及全球，推动AI技术的进一步发展。同时，他也分享了对AI未来发展、机器学习模式及AI系统所缺关键要素的看法。

DeepSeek获LeCun点赞，开源合作成关键
DeepSeek作为一项创新的AI技术，其开源特性备受瞩目。LeCun在访谈中强调，DeepSeek的开源不仅让成果的创造者受益，更让全世界都能从中汲取灵感与智慧。他指出，开源合作是推动AI领域快速发展的重要动力，能够让好的创意在全球范围内迅速传播与复现。这种合作方式打破了机构间的壁垒，促进了全球范围内的知识共享与技术进步。

AI发展需理解复杂物理世界
在谈到AI的未来发展方向时，LeCun表示，当前的AI系统在很多方面仍显得“愚蠢”。他认为，AI要真正实现智能，就必须理解复杂的物理世界。他与其团队正在致力于设计一种新型的AI系统，这种系统将能够理解物理世界、拥有实体记忆，并能够进行推理和规划。LeCun认为，一旦这样的系统成功构建，它们将可能拥有情感，如恐惧、兴奋或失落等，因为这些情感都是对结果预期的反应。

机器学习三种模式：监督、强化与自监督
LeCun还回顾了机器学习的发展历程，并介绍了三种主要的机器学习模式：监督学习、强化学习和自监督学习。他指出，虽然监督学习在图像识别等领域取得了显著成果，但强化学习在现实世界中的应用仍面临诸多挑战。而自监督学习则推动了近期自然语言理解和聊天机器人领域的进展。然而，对于理解物理世界这一更高层次的目标来说，现有的模型仍显不足。

AI系统所缺关键要素：理解物理世界与常识
LeCun强调，物理世界比语言要难理解得多。语言是由离散的符号组成的序列，相对容易处理。而现实世界则充满了复杂性和不确定性，这使得训练一个系统去理解像视觉这样复杂的感官输入变得异常困难。他认为，要实现达到人类水平的人工智能，就必须让系统去理解真实世界，并具备常识。这是当前AI研究面临的一大挑战。

金融市场对DeepSeek反应过度？
针对金融市场对DeepSeek出现的反应，LeCun表示，认为“现在可以更便宜地训练系统，所以不再需要那么多计算机”的说法是错误的。他指出，训练模型的成本虽然会降低，但大部分的投资实际上都用在运行模型上，以服务数十亿的AI助手用户。因此，基础设施的建设和投资仍然庞大且必要。

LeCun的访谈为我们揭示了AI领域的最新动态和未来发展方向。他强调的开源合作、理解物理世界以及具备常识等观点，无疑为AI研究提供了新的思路和启示。随着技术的不断进步和全球合作的深入，我们有理由相信，AI将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会的发展贡献更多智慧与力量。