杨立昆断言（asserted），尽管这些模型在某些任务中的表现令人印象深刻，但从根本上讲它们是有限的，永远无法达到像人类那样的智能水平-- 具备进行推理和规划的能力。

 

他指出，这类大语言模型的缺陷在于缺乏对逻辑的理解，对物理世界的掌握有限，没有持久记忆，无法推理，也无法进行分层规划。在追求人类水平的智能时，不要过分依赖于推进大语言模型。他认为，这些模型严重依赖已有的训练数据，因此 “本质上是不安全的”，因为它们只能在训练范围内提供准确的反应。

 

杨立昆主张从“根本上”改变方法，专注于开发全新一代的人工智能系统，旨在赋予机器“人类水平”的智能。他承认这一愿景雄心勃勃，但估计可能需要十年时间才能实现。

 

杨立昆是法裔美国计算机科学家，曾获得 2018 年图灵奖，在机器学习、计算机视觉、移动机器人、计算神经科学等领域均有所建树。