Meta的首席人工智能科学家扬·勒昆表示，未来三到五年内，一种全新的AI架构范式将诞生，其能力将远远超出现有AI系统的水平。他认为，现有的生成式AI和大型语言模型（LLM）虽然有一定的实用性，但在很多方面仍然存在明显的局限性。
勒昆指出，目前的AI系统存在四大主要问题：一是缺乏对物理世界的理解；二是没有持久的记忆能力；三是缺乏推理能力；四是缺乏复杂的规划能力。这些问题限制了AI真正实现智能行为的可能性。勒昆认为，未来的AI系统将能够突破这些限制，构建出更加智能的“世界模型”。
所谓的“世界模型”是指让机器能够理解现实世界的动态变化，具备记忆、常识、直觉和推理能力。这将使AI系统从简单的模式识别转变为真正具备智能的系统。勒昆此前曾表示，这一目标可能需要10年时间才能实现，但如今他认为，这一进程可能会更快，预计在未来三到五年内就能取得重大突破。
勒昆还提到，未来的AI系统可能会与现有的生成式AI有很大不同，甚至可能需要一个新的名字来定义。他强调，未来的AI系统将能够通过观察和与现实世界的互动来学习，从而具备一定程度的常识和对世界的理解。
除了AI架构的变革，勒昆还预测，未来十年可能会成为“机器人技术的十年”。他认为，AI和机器人技术的结合将推动智能应用进入一个全新的阶段。目前，Meta和OpenAI等公司都在积极研究机器人技术，目标是开发出具有通用性、适应性和多功能性的机器人，使其能够在现实世界中具备类似人类的智能。
勒昆指出，尽管目前的AI技术已经取得了显著的进步，但与动物相比，机器人的能力仍然有限。他以猫为例，指出猫对物理世界的理解能力远远超过现有的AI系统。他相信，未来十年，随着AI技术的不断进步，我们有望看到真正能够理解现实世界的智能机器人诞生。
