Yann LeCun的这段话在暗指目前视频生成系统和物理学习系统的区别和局限。他的意思是，尽管视频生成系统随着时间的推移会变得越来越好，但真正理解物理规律的学习系统不会是生成性的。这里有几个关键点：

1. 视频生成系统的进步：他承认视频生成系统会随着技术进步而不断改善，能够生成更加逼真和复杂的视频内容。

2. 物理理解的局限：他指出，尽管视频生成系统可以生成高质量的视频，但这些系统并不真正理解物理规律。而理解物理规律需要更深层次的学习和认知，这不是当前的生成系统所能实现的。

3. 自然界的对比：他提到所有的鸟类和哺乳动物都能比任何视频生成系统更好地理解物理规律，但它们却无法生成详细的视频。这暗示着理解和生成是两个不同的能力，理解物理世界的能力并不等同于生成视觉内容的能力。

4. 隐含的挑战：背后暗示了AI领域面临的一个重大挑战，即如何让AI不仅仅是生成内容，而是能够真正理解和模拟现实世界的物理规律。

总结来说，Yann LeCun的评论强调了当前AI技术在生成和理解方面的不同进展和挑战，暗示着未来AI发展的方向应该不仅仅是生成高质量的内容，更要在理解和模拟现实世界的物理规律方面取得突破。