Отец нейросетей говорит, что все идут не туда

Post Thumbnail

Один из отцов-основателей глубокого обучения, лауреат премии Тьюринга Ян Лекун ушёл из Мета-империи Цукерберга и первым делом устроил разнос всей индустрии. По его мнению, Кремниевая долина попала в ловушку стадного инстинкта и несётся на всех парах в тупик.

Лекун заявляет в интервью Нью-Йорк Таймс, что вся эта истерия вокруг больших языковых моделей — это путь в никуда. Триллионы долларов инвестиций, горы железа, безумные дата-центры. И всё ради технологии, которая принципиально не способна привести к созданию настоящего ИИ. Индустрия буквально одурманена трансформерами, как наркоманы дозой.

В чём же подвох? Лекун бьёт в самое больное место. По его мнению, языковые модели обучаются только на цифровых данных и не понимают физический мир. Они научились предсказывать следующее слово в тексте, но абсолютно не способны к планированию. И не улавливают причинно-следственные связи реальности. Это как пытаться научить человека водить машину по учебнику — теория есть, а практического понимания ноль.

И что делает Лекун? Запускает свою лабораторию Advanced Machine Intelligence Labs, чтобы показать правильное направление. Его цель — системы, которые могут строить планы и прогнозировать последствия, а не просто жонглировать словами.

Получается, что человек, который помог создать революцию глубокого обучения, теперь говорит, что все движутся не туда. И знаете что? Возможно, стоит прислушаться к тому, кто знает эту кухню изнутри лучше всех.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.