图灵奖Yann LeCun最新《从机器学习到自主智能》伯克利演讲，附视频与90页报告

2022 年 10 月 10 日 专知

机器如何能像人类和动物一样高效地学习?

机器如何学会推理和计划?

机器如何在多个抽象层次上学习感知和行动计划的表示，使它们能够在多个时间范围内进行推理、预测和计划?

在演讲中，Yann LeCun将基于一种新的模块化认知架构和一种有点新的自监督训练范式，提出一种通向自主智能agent的可能路径。提出的体系结构的核心是一个可配置的预测世界模型，它允许智能体进行计划。行为和学习是由一组可微的内在成本函数驱动的。世界模型使用了一种新型的基于能量的模型体系结构，称为H-JEPA(分层联合嵌入预测体系结构)。H-JEPA学习世界的分层抽象表示，这些表示同时具有最大信息量和最大可预测性。

视频：

作者简介：

在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。

Yann LeCun，自称中文名“杨立昆”，计算机科学家，被誉为“卷积网络之父”，为卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）和图像识别领域做出了重要贡献，以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过 190 多份论文，研发了很多关于深度学习的项目，并且拥有14项相关的美国专利。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人一起创建了DjVu图像压缩技术，同Léon Bottou一起开发了一种开源的Lush语言，比Matlab功能还要强大，并且也是一位Lisp高手。（Backpropagation，简称BP）反向传播这种现阶段常用来训练人工神经网络的算法，就是 LeCun 和其老师“神经网络之父”Geoffrey Hinton 等科学家于 20 世纪 80 年代中期提出的，而后 LeCun 在贝尔实验室将 BP 应用于卷积神经网络中，并将其实用化，推广到各种图像相关任务中。

Yann LeCun 也是Facebook人工智能研究院院长，纽约大学的 Silver 教授，隶属于纽约大学数据科学中心、Courant 数学科学研究所、神经科学中心和电气与计算机工程系。加盟Facebook之前，Lecun已在贝尔实验室工作超过20年，期间他开发了一套能够识别手写数字的系统，叫作LeNet，用到了卷积神经网络，已开源。他在 1983 年在巴黎 ESIEE 获得电子工程学位，1987 年在 Université P&M Curie 获得计算机科学博士学位。在完成了多伦多大学的博士后研究之后，他在 1988 年加入了 AT&T 贝尔实验室（AT&T Bell Laboratories /Holmdel, NJ），在 1996 年成为 AT&T Labs-Research 的图像处理研究部门主管。2003 年，他加入纽约大学获得教授任职，并在 NEC 研究所（普林斯顿）呆过短暂一段时间。2012 年他成为纽约大学数据科学中心的创办主任。2013 年末，他成为 Facebook 的人工智能研究中心（FAIR）负责人，并仍保持在 NYU 中兼职教学。从 2015 到 2016 年，Yann LeCun 还是法兰西学院的访问学者。

LeCun 是 ICLR 的发起人和常任联合主席（general co-chair），并且曾在多个编辑委员会和会议组织委员会任职。他是加拿大高级研究所（Canadian Institute for Advanced Research）机器与大脑学习（Learning in Machines and Brains）项目的联合主席。他同样是 IPAM 和 ICERM 的理事会成员。他曾是许多初创公司的顾问，并是 Elements Inc 和 Museami 的联合创始人。LeCun 位列新泽西州的发明家名人堂，并获得 2014 年 IEEE 神经网络先锋奖（Neural Network Pioneer Award）、2015 年 IEEE PAMI 杰出研究奖、2016 年 Lovie 终身成就奖和来自墨西哥 IPN 的名誉博士学位。