昨天（6月27日），Yann LeCun发布了他的最新论文：A Path Towards Autonomous Machine Intelligence （原文下载）
LeCun在推特上表示：“这篇论文提炼了我过去5年或10年对人工智能前景前景的大部分思考。这基本上是我计划做的事情，也是我希望在未来十年内激励其他人去努力的事情”。
论文摘要：
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？这份立场文件提出了构建自主智能体的架构和训练范式。它结合了诸如可配置的预测世界模型、通过内在动机驱动的行为以及通过自监督学习训练的分层联合嵌入架构等概念。
此外，LeCun介绍说，过去几个月里已经通过一些渠道介绍了论文的内容，包括：
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