教授计算机去看是教授它们理解世界如何运作的基本步骤。人类理解这个世界是如何运作的，因为我们会反复观察各种情景，并对它们的表现产生理解。当一辆汽车从我们所处的道路上疾驰而过时，我们预测它可能会撞上我们，所以我们就会让开道路。当天黑时，我们预测开灯会让它再次亮起来，所以我们就会去开灯。

FAIR试图教会计算机预测结果，就像人类那样，开奖，并使用类似的方法。LeCun解释说，这支团队正在向其人工智能播放大量相关视频，然后在某个时间点暂停，然后让机器预测接下来会发生什么。举个例子，如果你反复地向人工智能系统展示水瓶从人的头部顶上翻转的视频，那么它就有可能预测到这个动作会让人淋湿。

LeCun解释称：“从某种程度上说，智力的本质就是预测能力。如果你能预测到你的行为会产生什么样的后果，那么你就可以提前计划了。为了实现特定目标，你可以计划一系列的行动。”

教授人工智能预测是当今领域最棘手的挑战之一，这在很大程度上是因为在许多情况下，多个可能的结果在理论上都是正确的。LeCun说：“想象一下，在桌子上竖起一支笔，然后放手。 如果你问电脑，1秒之后笔在哪里，可能没有正确答案。机器知道笔会倒下，但它不知道会落在哪里。所以你需要告诉系统，有很多正确的答案，而实际上发生的只是某些替代方案中的一种。这就是在不确定的情况下学会预测的问题。”

帮助人工智能理解和拥抱不确定性是人工智能“无监督学习”领域的重要组成部分，也是目前AI领域的前沿。当人工智能通过观察足够了解世界的运作方式，并预测接下来会发生什么时，它就会开始像人类那样思考，获得一种常识。LeCun认为，这是让机器变得更聪明的关键。

LeCun和他的研究人员认为，人工智能很可能需要数年时间才能完全欣赏到“灰色地带”，但他们相信最终能够实现这个目标。LeCun团队的研究经理拉里·兹特尼克（Larry Zitnick）说：“这个目标肯定能实现。 但我想说的是，可能还需要10年时间。”

扎克伯格与人工智能“贾维斯”互动的视频

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2016年12月份，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）发表了一段引人注目的视频，展示了他的“人工智能管家”贾维斯（Jarvis）。它由Facebook创始人亲自编写代码，贾维斯为扎克伯格制作吐司，在识别出父母的脸后允许他们进入他的房子，甚至教他的宝贝女儿麦克斯上中文课。

贾维斯真的很酷。但对LeCun来说，这没什么特别的。他说：“这基本上是脚本化的，而且相对简单，从某种程度上来说，这种智能依然是相当肤浅的。”他的眼光显然更高。

LeCun也想要开发助理，但他希望这些智能助理能够真正理解你告诉他们的事情。他说：“这些机器能够进行对话，能够提前制定计划，你不会因为它们愚蠢而生气。”目前还没有这样的机器蓝图，但FAIR正在研究可能的建筑模块。

让AI对这个世界有个初步的了解，并对它进行训练，以预测其内部可能发生的情况。教它阅读和写作也是如此，FAIR正使用神经网络实现这个目标。对计算机来说，图像就是一组数字，但一个口语句子也可以被表示成一组数字，就像文本那样。因此，像LeCun这样的人可以使用神经网络体系结构来识别图像中的对象、句子中的单词或文本中的主题。

人工智能仍然无法像理解图像的方式理解文字，但是LeCun已经有了一个关于终极贾维斯可能是什么样的设想。他的理想智能助理应该具有常识，并可与其他助理进行沟通。比如，如果你想和朋友一起去听音乐会，你会告诉你的助手进行协调，它们会比较你们的音乐品味、日历和方便时间，然后给出建议。

LeCun谈及面临的挑战时称：“这种机器必须了解某种形式的世界状态。比如，人们不能同时住在两个地方，人们不能在短时间内从纽约到旧金山，考虑到旅行的费用，你需要知道很多事情才能安排好一个人的生活。”

Facebook目前正在试验简单版本的数字助手M，由其Messenger团队管理，并依赖于FAIR的某些研究。Facebook Messenger最近发布了“M建议”，在它认为可以提供帮助的时候，M会参与到对话中。

当有人问“你在哪里?”Messenger可以弹出对话，并让你可以点击分享自己的位置。Facebook很可能会将这个功能扩展到更高级的用途中。