LLM本质上是“猜词”系统，它根本看不懂世界
Meta首席AI科学家Yann LeCun指出，当前主流大模型存在三大核心缺陷，导致其在真实智能层面甚至“不如动物”。
	
一、 无法理解世界：本质是“猜词”而非“思考”
	
AI的第一个缺陷是无法真正理解物理世界。它并非在“看世界”，而是在基于海量数据“猜下一个词”。
	
例如，一只猫能凭本能理解重力、距离和空间，而AI面对“桌边水杯是否会掉落”的视频时，无法基于常识判断，只能进行概率猜测。
这种能力的缺失，是实现通用物理交互（如家庭机器人）的主要障碍。
	
AI能处理语言符号，但不懂符号背后的物理现实。
	
二、 缺乏持久记忆：永远的“陌生人”
	
其次，AI缺乏有效的长期记忆，如同“金鱼记忆”。它对用户的每次交互都是“一次性回应”，无法有效积累过往经验，形成对用户的持续认知。
	
这导致AI难以建立真正的个性化、默契感和共情能力。它无法像动物记得主人那样，通过点滴积累形成稳定而深入的关系，因此始终是一个功能强大但缺乏深度的“陌生”工具。
	
三、 不会有效规划：只是“看似有条理”
	
最后，AI不具备真正的规划能力。它能生成看似逻辑清晰的计划文本，但这只是在模仿和堆砌词语，而非进行目标分解、权衡选择和动态决策。
	
LeCun强调，“智能不只是反应，而是做选择”。当前的AI缺乏明确的目标感和在遇到意外时灵活调整的能力，本质上仍是“会说话的机器”，而非“能做事的智能”。
	
结论：未来在于“重构”而非“堆料”
	
LeCun总结，理解世界、拥有记忆和学会规划，是构建真正智能不可或缺的基石。
	
AI的未来发展，关键不在于继续扩大模型规模、堆砌算力，而在于进行范式上的重构——即研发重心转向为AI建立这些底层的核心能力。
只有完成了这场深刻的重构，AI才能从模仿智能的阶段，迈向真正拥有智能的未来。
	
原文：AI深度研究员《热潮回落，AI 的硬标准：看世界、记得住、会规划 ｜Meta 首席科学家 Yann LeCun》