杨立昆参与创办的公司探索通往通用人工智能的新路径

1月21日，总部位于旧金山的初创公司Logical Intelligence任命LeCun为董事会成员。该公司基于LeCun二十年前提出的理论，声称已开发出一种不同形式的人工智能，更擅长学习、推理和自我修正。

Logical Intelligence开发了所谓的能量基推理模型（EBM）。与大型语言模型（LLM）擅长预测序列中最可能的下一个词不同，EBM会吸收一组参数（例如数独规则），并在这些限制范围内完成任务。这种方法被认为可以减少错误，且所需计算资源少得多，因为试错过程更少。

公司创始人兼首席执行官Eve Bodnia在接受《连线》杂志采访时表示，该公司的首款模型Kona 1.0仅在单块英伟达H100 GPU上运行，却能比世界领先的LLM快很多倍解出数独谜题（在测试中，LLM被禁止使用可“暴力破解”谜题的编码能力）。

Logical Intelligence声称自己是首家构建出可运行EBM的公司，此前EBM还只是学术设想。Kona的目标是解决棘手问题，如优化能源网格或自动化复杂制造流程，应用于对错误零容忍的场景。“这些任务都与语言无关，完全不涉及语言，”Bodnia说。

Bodnia预计Logical Intelligence将与LeCun近期在巴黎创立的初创公司AMI Labs密切合作。AMI Labs正在开发另一种人工智能——所谓的世界模型，旨在识别物理维度、展示持久记忆并预测其行动结果。Bodnia认为，通往AGI的道路始于这些不同类型AI的分层：LLM将用自然语言与人类交互，EBM承担推理任务，而世界模型将帮助机器人在3D空间中行动。

Bodnia本周在旧金山的办公室通过视频会议接受了《连线》的采访，以下是经编辑的访谈内容：

《连线》：我得问问Yann（LeCun）。能说说你们是如何认识的，他在指导Logical Intelligence研究方面的作用，以及他在董事会的职责吗？

Bodnia：Yann作为纽约大学教授在学术方面经验丰富，同时通过Meta和其他合作者接触了多年的实际行业，他了解两个领域。对我们来说，他是能量基模型及相关架构的唯一专家。我们开始研究EBM时，他是我唯一能交流的人。他帮助我们的技术团队确定方向，非常亲力亲为。没有Yann，我们不可能发展这么快。

《连线》：Yann直言LLM的潜在局限性，以及哪些模型架构最有可能推动AI研究。你怎么看？

Bodnia：LLM就像一场大型猜谜游戏，所以需要大量计算。你用一个神经网络，输入几乎所有互联网上的信息，试图教它人类如何交流。你说话时，语言对我来说是智能的，但这不是因为语言本身，语言是大脑中内容的体现。我的推理发生在某种抽象空间，然后解码成语言。我觉得人们试图通过模仿智能来逆向工程智能。好比去听讲座，教授讲基础数学，你不去理解乘法概念，而是观察教授的语言来学哪个词跟在哪个词后面。为什么不专注于独立于语言、非猜谜游戏的AI呢？

《连线》：EBM处理任务的方式与LLM有何不同？

Bodnia：能量基模型能够自我修正。最好的类比是攀登珠峰：有很多不同路线，每个季节因天气路线可能不同，你必须实时评估交通量、氧气量等。如果是LLM登山者，它看不到完整地图，一次只固定一个方向前进，遇到冰缝就会跳下去摔死，LLM在完成任务前不允许偏离方向。而EBM是真正的推理模型，登山时结合经验数据和实时学习，能看到多个方向，选一个方向，遇到冰缝就尝试另一条路，始终牢记任务目标。

《连线》：如果不是语言，EBM的训练数据包括哪些类型？

Bodnia：可以是任何数据。我们的模型很小，参数不到2亿，因此训练速度很快。我们不试图做一个万能模型，而是为每个业务打造更小的模型，每个客户的数据都不同。训练与传统LLM很不同，我们给它部分数据（称为稀疏数据），模型能从稀疏数据中提取完整数据。好比我教你画猫，你能推断出怎么画狗，我们看到了这种推断能力。

《连线》：企业如何部署EBM？

Bodnia：我对能源领域特别感兴趣。实时处理大量变量并相应分配能源，目前只是输送一大块能源，部分被使用，部分浪费，虽有人工管理，但我们可以实现自动化。我们也对药理学（药物研发、癌症等）感兴趣，这些都需要复杂数据处理。我们还在与最大的芯片制造商和数据中心之一洽谈。

《连线》：LeCun在巴黎的初创公司AMI Labs也在开发替代模型架构，Logical Intelligence会与其互补还是竞争？

Bodnia：我们公司专注于构建“大脑”，AMI专注于世界模型，即将AI置于现实场景，用数据导航世界并预测结果。我让他们自己说，但我们致力于合作。

《连线》：你们选择不开源模型Kona，为什么？

Bodnia：最终可能会考虑开源，但我对自己创造的东西很有责任感，想确保充分了解它后再推向世界。这是迈向AGI的真正一步，要问自己它有多安全、有哪些可能性、边界在哪里，我想做个负责任的“家长”。

《连线》：“AGI”这个词含义很重，你肯定不会轻易使用。能解释为什么EBM代表通往AGI的路径吗？

Bodnia：我认为AGI是一个兼容AI模型的生态系统，以最高效、最安全的方式服务世界和人类，这需要自我对齐、自我评估、规划能力，且不能有幻觉。AGI进化有不同阶段，我们还处于非常初级的阶段。

《连线》：你们目前在寻求融资，资金将如何使用？

Bodnia：一切都需要扩展，模型要扩展，尝试不同用例，这需要不同团队与不同合作伙伴合作。我还觉得我的部分工作是教育人们，AI有不同形式，不一定是基于文本的。人们说“我们处于AI泡沫”，但其实我们处于LLM泡沫。