现代人工智能的教父之一预测到了十年末，该技术的进一步革命，并说当前的系统太限制了，无法创建国内机器人和完全自动化的汽车。
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）首席AI科学家Yann Lecun元，为了使系统与物理世界理解和互动，需要新的突破。
莱肯（Lecun）在周二获得了500,000英镑的伊丽莎白工程奖（Queen Elizabeth Queen Elizabeth）工程奖，因为他们对机器学习的贡献，这是AI的基石。
该领域的最新突破，由Openai的Chatgpt聊天机器人领导，提高期望和恐惧系统获得人类智力水平的系统。
但是，莱肯说，在AIS与人类或动物相匹配之前，还有一些路要走，目前的最先进的技术在操纵语言方面却脱颖而出，但没有理解物理世界。
``仍然存在许多科学和技术挑战，由于当前系统的局限他说。<如果我们最终想建造家庭机器人和完全自动驾驶汽车之类的东西，我们需要系统来了解现实世界。”
Lecun正在研究试图通过形成可以预测世界行为方式的模型来理解物理现实的系统。关于AI目前的进展，他说：``我们还没有谈论与人类的水平相匹配。如果我们得到一个像猫或老鼠一样聪明的系统，那将是胜利。
然而，莱肯的Qeprize冠军和Ai教父Yoshua Bengio警告说，进步的进展是技术安全需要并呼吁下周在巴黎举行的全球AI峰会以掌握这一问题。
我希望看到这个世界的领导人更好地了解我们所做的事情的大小，无论是我们所创造的力量而言，这可能是有益或危险的，而且风险他说。
2018年，Bengio和Lecun与Geoffrey Hinton分享了Turing Award，这相当于诺贝尔计算奖，后者还在周二被宣布为Qeprize赢得冠军。该奖项是在AI Pioneers去年赢得了两项诺贝尔奖之后。他们包括欣顿谁分享诺贝尔物理学美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和Google DeepMind科学家与今年的另一位接受者化学奖的获奖者。
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机器学习是开发AIS的核心过程。计算机没有直接被指导，而是通过分析数据然后做出明智的决策或预测来学习 - 例如，下一个单词顺序将是什么。
2025年Qeprize的其他获奖者是：中国裔美国计算机科学家Fei-Fei Li，他创建了Imagenet，这是一个至关重要的数据集，用于训练AIS以识别对象；詹森·黄（Jensen Huang）Nvidia，用于操作和培训AI系统的芯片的首席制造商；和NVIDIA的首席科学家Bill Dally。
Qeprize基金会主席兼英国科学部长帕特里克·瓦兰斯（Patrick Vallance）表示，在工业，经济和地球上，机器学习的影响正在感受到。他说，年度奖项旨在表彰其创新对世界上数十亿人生的重大影响的工程师。