杨·勒昆（Yann LeCun）参与了印度的Moneycontrol节目，在节目中，LeCun讨论了人工智能的发展趋势、对社会的影响、AI教育的重要性以及针对不同年龄段的人群提出了适应未来的建议。

杨·勒昆（Yann LeCun），1960年出生于法国巴黎，在1983年获得了巴黎高等电子与电工技术工程师学校（ESIEE Paris）的电气工程师文凭，随后，在1987年从巴黎皮埃尔和玛丽·居里大学获得了计算机科学博士学位，在完成博士学位后，LeCun在多伦多大学杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的实验室做了一段时间的博士后研究。1988年，他加入了位于新泽西州霍尔姆德尔的AT&T贝尔实验室，并在1996年成为图像处理研究部门的负责人，2003年，作为教授加入了纽约大学，并在2012年至2014年期间指导了纽约大学的数据科学计划，同时成为纽约大学数据科学中心的创始主任。2013年，他被任命为Facebook的人工智能研究总监，并继续在纽约大学担任兼职教授。LeCun对深度学习的发展做出了重要贡献，尤其是在卷积神经网络（CNN）方面，也为此与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）共同获得了2018年的图灵奖。

LeCun在访谈中表示，他在2011年访问印度班加罗尔时，人工智能领域正处于一个探索阶段，科学家们正在积极讨论AI的未来发展方向，那时，深度学习尚未成为主流，AI的发展路径还不是很明确。然而，到了2020年初，当他再次访问班加罗尔时，AI已经在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著进展，但大语言模型和聊天机器人等技术在当时还没有广泛普及。如今，AI在印度和其他地区已经经历了爆炸性的增长，AI技术开始渗透到社会的各个层面，从教育到医疗，从金融服务到娱乐等。

LeCun预见了一个未来：AI将转变为一个共享平台。AI技术将不再是少数公司或机构的专属，而是成为全球范围内可以共同使用和贡献的资源，这样的平台将以分布式的方式进行训练，不同的地区和机构可以根据自己的数据和需求对AI模型进行训练和优化，然后将这些改进反馈到共享平台中，从而使AI模型能够整合和反映全人类的知识。在这个愿景中，基础模型将变得更加通用，不再局限于特定语言或文化。目前，许多AI模型，尤其是大语言模型，往往对英语有较强的偏见，因为它们大多是用英语数据训练的，未来，随着多语言数据的整合和分布式训练的实施，AI模型将能够更好地理解和服务使用不同语言的用户，减少对英语的依赖。

LeCun提到，AI正逐渐转变为一种商品，这一过程与软件和互联网的发展历程相似。历史上，许多技术最初价格昂贵、难以获取，但随着规模化生产和开源运动的推动，它们逐渐变得普及和便宜。软件和互联网最初只在专业领域和学术界使用，但随着开源平台的出现，它们成为了全球共享的资源。如今，许多基础软件，包括操作系统、数据库和网络服务器，都运行在开源平台上，任何人都可以免费使用和修改。AI领域也呈现出类似的趋势，开源AI框架和库，如TensorFlow和PyTorch，已经降低了进入AI领域的门槛，使得更多的研究人员、开发者和企业能够参与到AI的研究和开发中，这些开源工具不仅促进了AI技术的快速发展，也激发了全球开发者和研究人员的协作精神，共同改进算法和创造新的应用。

LeCun表示，当前的AI系统，尤其是大语言模型，已经在处理和生成自然语言方面取得了显著的成就。这些系统能够理解、生成和翻译文本，甚至在某些情况下通过模仿人类的写作风格来创作内容，然而，尽管这些系统在语言操作方面表现出色，它们仍然缺乏人类水平的智能，因为它们无法像人类那样全面地理解和互动物理世界。

人类智能不仅仅是语言处理的能力，还包括对物理环境的感知、推理、规划和执行复杂任务的能力。例如，人类能够通过观察和实践学习新技能，如驾驶汽车或操作机器，而不需要大量的数据输入或明确的编程指令；我们能够理解因果关系，预测未来事件，并根据这些预测做出决策。这些能力目前对于AI系统来说仍然是一个巨大的挑战。真正的智能还涉及到常识推理、情感理解和道德判断等复杂的认知功能，这在当前的AI系统中尚不存在。LeCun提到，人类水平的AI系统将能够作为我们的助手，帮助我们处理日常任务，提高我们的生产力，这种级别的AI将能够更好地与人类协作，理解我们的需求，并以更自然和直观的方式与我们互动。

LeCun强调，AI的普及还有可能带来智力的平等化效应，通过提供更广泛的知识和信息访问，提高所有人的智能水平。AI系统可以作为个人的智能增强工具，帮助人们做出更明智的决策，提高工作效率和学习效率，个性化的教育和培训工具可以根据学生的学习进度和风格提供定制化的教学，缩小不同背景和能力水平人群之间的知识差距。通过使智能技术更加普及和易于访问，AI有助于提高整个社会的智力资本，使更多的人能够参与到创新和创造性工作中，这种赋能作用不仅适用于高技能工作，也适用于日常生活中的决策，如健康管理、个人理财等，从而为所有人创造更多的机遇。

LeCun提到，未来的AI系统将能够从现实世界中学习，类似于动物的学习方式。这种学习方式的AI系统将能够更好地适应不断变化的环境，解决更复杂的问题，并在没有明确指令的情况下自主做出决策。例如，这些系统可能能够通过观察人类的行为来学习如何执行任务，或者通过尝试和错误来解决新的问题，这种能力将使AI系统更加灵活和适应性强，能够处理更广泛的应用场景。

LeCun认为，如果事情进展顺利，我们可能会在大约三年后开始看到一些初步的影响，而要实现类似于动物的学习能力的AI系统，可能需要5到7年的时间。那个时候，AI系统能够展现出类似于动物的学习、感知和适应环境的能力。这种能力包括从经验中学习、识别模式、做出决策以及在没有人类直接指导的情况下导航和互动。进一步地，他预测在未来十年内，我们可能会接近实现人类级别的人工智能，即AI系统能够展现出与人类相似的广泛认知能力，包括理解复杂概念、进行抽象推理、学习新技能以及情感和社交互动。

然而，LeCun也提醒说，这些预测可能过于乐观，因为AI的发展可能会面临比我们目前所预见的更多的挑战和困难。AI领域的进展往往是非线性的，而且常常伴随着意料之外的难题。例如，尽管我们可能认为已经找到了实现人类级别智能的正确路径，但可能会出现新的科学发现或技术障碍，要求我们重新思考我们的方法。

LeCun还针对不同年龄段的人群，提出了如何适应未来的建议：

对于10岁的孩子，正在成长的过程中，AI技术的发展和普及将深深地融入他们的生活和学习环境。就像互联网和智能手机已经成为现代生活的一部分一样，AI也将是他们成长过程中自然而然的一部分，因此，他们需要对AI有一个基本的理解和适应能力，这将帮助他们更好地融入未来的社会和工作环境。

对于20岁的年轻人，他们正处在选择职业道路和深入学习专业知识的关键时期。LeCun建议他们应该专注于学习具有长期价值的基础知识，如数学、物理和计算机科学。这些学科为理解AI和未来可能出现的其他先进技术提供了坚实的基础，掌握这些基础知识将使他们能够适应快速变化的技术环境，并在未来的职业生涯中保持竞争力。此外，这些基础知识也有助于培养批判性思维和解决问题的能力，这些能力在任何领域都是宝贵的。

对于30-40岁的人，已经在某个领域有了一定的职业发展。在这个阶段，重要的是要认识到世界正在迅速变化，今天的热门技能或职业可能在不久的将来就会过时。因此，这些人群不应该将所有的精力和资源都投入到可能很快就会变化的领域。相反，他们应该保持灵活性，对新技能和新知识保持开放的态度，并准备好适应新的技术和行业趋势。