楊立昆：AGI根本不存在
楊立昆直言，AGI「根本不存在」，因人類智慧「遠非通用」。他認為更現實的目標是朝「人類智慧等級的AI」努力。即便如此，要達到這個層級，現有AI系統仍有重重障礙待克服。
楊立昆列出推理、規劃、持久記憶和理解物理世界等四大認知挑戰，「這四個特質是人類智慧的基本特徵，現有AI系統都做不到。」
因此，當前AI應用局限重重且容易出錯，諸如自動駕駛、家用機器人等都面臨巨大瓶頸。
AI的感官資訊，4歲小孩都不如
楊立昆尤其批評近來備受關注的大型語言模型（LLM），例如Meta的LLaMA、OpenAI的GPT-3和Google的Bard等，雖然在語言表達上流暢自如，卻「對現實的理解非常膚淺」。
他解釋，LLM受限於僅能獲取文字知識，與人類主要透過感官與世界互動獲取知識的學習方式有所出入。他估計，一個4歲孩童所獲得的感官資訊，就是全球最大LLM的50倍。
「人類知識大部分並非語言形式，除非改變架構，否則LLM永遠無法達到人類智慧水準。」
他直言，LLM「在通往人類智慧等級的道路上，基本是一條岔路、一個干擾、一個死胡同」。
推「目標驅動型 AI」構建世界模型
為了突破現有AI架構的侷限，這位63歲的法國科學家提出了「目標驅動型AI」（Objective-driven AI）的全新架構。
有別於LLM從文字獲取知識，目標驅動型AI利用感應器和視訊資料，建構一個「世界模型」以理解物理世界。所有預期或實際行動的影響都將更新至此模型的記憶體中，讓系統能預測行為後果並規劃步驟達成目標。
楊立昆對此有信心，「最終機器將超越人類智慧，但需要一段時間。這不會在短期內實現，更別提明年就辦得到，我們的朋友伊隆（馬斯克）的預測可能過於樂觀了。」