Крёстный отец ИИ Ян Лекун: все современные LLM вроде ChatGPT, Gemini и другие — это тупиковый путь к настоящему ИИ

История Яна Лекуна, легенды искусственного интеллекта и одного из самых авторитетных ученых в мире ИИ, — это история человека, который всегда был прав.
В 2018 году он получает премию Тьюринга вместе с Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенджио — тремя «крёстными отцами глубокого обучения».

В 2025 году Ян Лекун твёрдо заявляет, что все ошибаются, это уход с трассы и нужен принципиально другой подход.

Бунт на корабле?

Ян Лекун создал технологическую базу для ChatGPT, Gemini, Claude и других подобных систем, у него сорок лет опыта, за 12 лет работы в Meta он стал центральной фигурой в развитии технологий ИИ, занимая должность главного ученого по искусственному интеллекту и руководя крупными инновациями в этой области. 
И вот он покидает META, где у него были практически безграничные ресурсы крупной технологической компании, и начинает свой собственный стартап Advanced Machine Intelligence (AMI).

Цель AMI состоит в том, чтобы создать системы ИИ нового поколения, которые могут понимать физический мир, обладать постоянной памятью, эффективно рассуждать и планировать сложные последовательности действий.

Ян Лекун (справа).

• Возникает интересная и острая ситуация: кто прав?

Ян Лекун, который убеждён, что вместо того, чтобы нагружать ИИ миллиардами текстов, его нужно обучать на видео и пространственных данных. Как ребёнок: смотрит, трогает, ошибается, учится взаимодействовать с миром, в реальном или виртуальном виде. Система строит внутреннюю картину реального мира, понимает причину и следствие реальных процессов, предсказывает сценарии состояний.

Он говорит, что сколько LLM ни масштабируй, до настоящего человеческого уровня они не дотянутся никогда, и поэтому для них уровень AGI недостижим в принципе.

Или всё-таки правы все остальные, упорно идущие по принятому пути, который показывает определённые результаты, и поэтому модели просто масштабируют и оптимизируют. Гигантские инвестиции, доходы и сама логика рынка решают всё.

Лекун сравнивает объемы данных, с которыми сталкивается ребенок и нейросеть. LLM обучаются на тексте, который человеку потребовалось бы читать сотни тысяч лет. Но четырехлетний ребенок успевает получить порядка 10^14 байт сенсорной информации через зрение и осязание.

Лекун делает ставку на модели, которые учатся как дети под руководством опытных преподавателей, по продуманной системе, шаг за шагом, методом проб и ошибок.
Он давно продвигает идею, что будущее ИИ связано с носимыми устройствами и ассистентами, с которыми мы будем общаться почти как с людьми. И подчеркивает, что современные языковые модели, при всей их впечатляющей человекоподобности, даже не дотягивают до уровня кошки или крысы.

Настоящий интеллект AGI появится не из текста, а из физического мира или его виртуального представления.
В его понимании мировая модель должна постоянно держать внутри себя некое абстрактное состояние той части реальности, которая сейчас важна. Вместо последовательного предсказания следующего слова, как сейчас, такая система должна уметь прогнозировать, к какому новому состоянию придет мир после определенной последовательности действий. Иными словами, ей надо научиться смотреть на мир сейчас, представлять, что будет потом, и подбирать действия, которые приведут к желаемому результату.

• А это уже совершенно другая парадигма обучения и развития ИИ

Такая архитектура, считает Лекун, позволит создавать системы, которые умеют по-настоящему рассуждать, а не просто подбирать правдоподобные ответы.

Мозг собаки имеет около 2 миллиардов нейронов, а зрелый человеческий мозг имеет около 100 миллиардов.

На вопрос о том, когда ИИ действительно превзойдет человеческий интеллект, Лекун ответил: «Вероятно, не ранее чем через 10 лет, может быть, 20». 

Затем он быстро добавил: «Говоря это, я сильно рискую, потому что каждый исследователь ИИ за последние 65 лет был чрезмерно оптимистичен в отношении подобных прогнозов… и каждый раз они ошибались».

Я полностью разделяю взгляды и подходы Яна Лекуна, но также осознаю, что текущий этап развития LLM был совершенно необходим, как стартовый ускоритель для вывода в космос основной ракеты с полезной нагрузкой на орбиту в ближайшем будущем. 
Если, конечно, удастся взять новый курс, как предлагает Ян Лекун, отбросив прежние заблуждения.

И да, путь от красивой идеи до работающих систем может занять очень много времени, потребовать миллиардных инвестиций и совсем не гарантирует успеха.
Сам Лекун, судя по всему, предпочитает сначала построить свою новую модель мира, а уже потом обсуждать ее публично.

Очень надеюсь, что он сумеет совершить революцию в мире ИИ и создать в конечном итоге настоящий AGI.