«Отец» нейросетей рассказал, каких человеческих черт не хватает ИИ

Главный научный сотрудник Meta* по искусственному интеллекту, Ян Лекун, заявил, что современным ИИ-моделям, особенно большим языковым моделям (LLM), не хватает четырех ключевых черт, присущих человеческому и даже животному интеллекту. Это заявление прозвучало на саммите AI Action Summit в Париже. По словам Лекуна, необходимо изменить подход к обучению ИИ, чтобы дать алгоритмам более глубокое понимание мира.

Суть проблемы, по мнению Лекуна, заключается в том, что существующие ИИ не обладают способностью понимать физический мир, не имеют постоянной памяти, не могут полноценно рассуждать и планировать сложные иерархические действия. Он считает, что текущие попытки добавить эти возможности путем «прикручивания» отдельных систем, например, систем зрения или использования методов вроде RAG (retrieval augmented generation) для улучшения памяти, являются всего лишь «хаками», а не фундаментальными решениями.

Лекун утверждает, что для преодоления этих ограничений необходим сдвиг в методах обучения ИИ. Он продвигает концепцию «моделей, основанных на мире» (world-based models). Такие модели должны обучаться на сценариях из реальной жизни и обладать более высоким уровнем когнитивных способностей, чем ИИ, основанные на простом распознавании образов. Идея состоит в том, чтобы ИИ мог предсказывать последствия своих действий в абстрактном представлении мира.

В качестве примера такого подхода Meta* уже экспериментирует с моделью V-JEPA, которая была представлена общественности в феврале. Это негенеративная модель, которая учится, предсказывая пропущенные или замаскированные части видео.

«Основная идея в том, что вы не предсказываете на уровне пикселей. Вы обучаете систему запускать абстрактное представление видео, чтобы вы могли делать предсказания в этом абстрактном представлении», — пояснил Лекун. Цель – научить ИИ отбрасывать несущественные детали и фокусироваться на прогнозируемых аспектах.

Подход Лекуна предлагает альтернативу простому масштабированию существующих LLM. Он указывает на необходимость создания ИИ, способного к более глубокому, почти интуитивному пониманию мира, подобно тому, как живые существа строят иерархические абстракции для осмысления реальности – от частиц к атомам, молекулам и материалам. Это может привести к созданию более надежных, адаптивных и по-настоящему интеллектуальных систем.

*запрещенная в РФ экстремистская организация