Yann LeCun，图灵奖得主兼Meta首席AI科学家，认为当前AI远不如猫聪明。他认为仅靠文本训练无法实现接近人类水平的智能。LeCun强调，未来人们将佩戴智能眼镜或其他设备，形成个人的智能虚拟团队，以提升创造力和效率。智能系统旨在增强而非取代人类，即使宠物猫的大脑模型也比现有AI系统复杂。

LeCun指出，FAIR已不再专注语言模型，而是转向长期目标。他建议放弃生成模型、概率模型、对比学习和强化学习，转而采用JEPA架构和基于能量的模型。他认为这些方法更有助于AI发展。机器终将超越人类智力，但会受控于目标驱动机制。

LeCun认为，要达到人类水平的智能，AI需要理解世界、记忆事物、具备直觉和常识，能推理和计划。目前，AI在某些方面如清理餐桌或驾驶远不及人类。大型语言模型的成功依赖于自监督学习，但这种学习方式有局限性，无法达到人类水平的智力。视觉信息的重要性被低估，人类通过观看视频或生活经验来学习常识和物理知识。

LeCun提出目标驱动的AI架构，通过优化算法实现推理。这种架构优于传统的神经网络多层运行，已在优化控制理论中应用。他还介绍了联合嵌入预测架构（JEPA），通过学习世界运作的抽象表示，提高预测能力。这种方法能有效防止系统崩溃，提供良好的表示空间。

机器将超越人类智力，但会受到目标驱动的控制。LeCun呼吁开源AI平台，促进全球多样性的贡献，以应对训练成本高昂的问题。他认为开源AI不仅有利于文化多样性，也可能对民主有益。达到通用人工智能可能需要数年至数十年。