Новая точка зрения всегда
оказывается в меньшинстве.
Томас Карлейль
В этом сюжете рассмотрим концепцию, которую предложил Ян Лекун – французско-американский ученый, один из основателей современного ИИ. С 2013 года Лекун работает ведущим исследователем в области ИИ в корпорации Мета[1]. Известен своими работами в области оптического распознавания символов и компьютерного зрения с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN). Лекун является лауреатом многочисленных премий и обладателем почётных званий. В том числе премии Тьюринга 2018 года, которую они получили с Йошу Бенжио и Джеффри Хинтоном как «отцы революции глубокого обучения».
Несмотря на работу в крупнейшей ИТ-корпорации, Лекун остаётся ярым приверженцем open source, свободной науки и научно-технического прогресса человечества. Старается публиковать в открытом доступ исследования своей группы, выступает с лекциями.
Сегодня Лекун является оппонентом визионеров, утверждающих, что развитие LLM приведет к созданию ИИ, сравнимого с человеческим. В начале 2025 года он выступил на крупнейшей в мире встрече математиков с лекцией «Математические препятствия на пути к ИИ человеческого уровня». Вот что сказал отец революции глубинного обучения под аплодисменты слушателей:
Современное состояние машинного обучения таково, что оно никуда не годится. Не говоря уже о людях, не говоря уже о попытках воспроизвести математиков или учёных, мы не можем воспроизвести даже то, что умеет кошка.
В лекции Лекун утверждал, что вместо LLM, лежащих в основе чат-ботов, для развития и совершенствования технологий ИИ лучше использовать «крупномасштабную мировую модель». Таким образом он сослался на свою концептуальную публикацию «На пути к автономному машинному интеллекту». Публикация вышла в 2022 году, еще до начала бума чат-ботов и LLM. В ней Ян Лекун предложил концептуальное видение архитектуры, которая могла бы со временем стать основой для создания ИИ, сравнимого с человеком.
Последовавший после публикации выход на рынок LLM погрузил мир в ажиотаж вокруг чат-ботов, эйфорию и ожидание близкого прорыва к общему ИИ (AGI). Вопросы, которые ставил Ян Лекун, на некоторое время отошли на второй план.
К 2025 году многим экспертам стало понятно, что простое масштабирование текущих возможностей генеративного ИИ вряд ли приведет к созданию AGI. Мир ИИ раскололся на два лагеря. Большинство продолжает совершенствовать возможности генеративного ИИ за счет улучшения архитектуры и интеграционных возможностей LLM. Меньшинство, в том числе Ян Лекун, предлагает искать принципиально иные подходы к архитектуре ИИ.
В своей публикации 2022 года Лекун предложил не проработанное архитектурное решение, а концептуальное описание своего оригинального подхода. В выступлении перед мировой математической элитой в 2025 году он отметил, что на этом пути исследователей ждут математические и иные проблемы, решения которых пока не видно.
Кратко опишем концепцию автономного машинного интеллекта, которую предложил Ян Лекун. Она представляется логичной и обоснованной, хотя и сомнительной с точки зрения практической реализации в обозримом будущем.
... читайте сюжет в полной версии