Чому збільшення моделей ШІ не призведе до справжнього розуму: думка одного з творців Meta AI
Янн ЛеКун, колишній головний науковець із штучного інтелекту в Meta та засновник AMI Labs, кинув виклик поширеній ідеї, що просто збільшення розміру мовних моделей автоматично забезпечить людський рівень інтелекту. За його словами, сучасні системи ШІ мають глибокі обмеження у розумінні та взаємодії з фізичним світом, про що повідомляє BBC.
Проблема сучасних мовних моделей
У розмові під час конференції VivaTech у Франції ЛеКун наголосив, що моделі на кшталт ChatGPT, Claude та Gemini наразі чудово справляються з програмуванням, розв’язанням математичних задач і генерацією тексту. Проте їм бракує здатності логічно мислити щодо реального світу.
Він зауважив:
- Роботи майже не володіють рівнем розуміння фізичного світу, який має навіть проста щур.
- Великі мовні моделі не ведуть до людського або навіть тваринного інтелекту.
- Це пов’язано з тим, що вони не працюють із реальними, змінними даними навколишнього середовища.
AMI Labs і новий підхід до ШІ
Замість того, щоб робити ставки на масивні мовні алгоритми, AMI Labs, базована в Парижі, розробляє іншу архітектуру ШІ — Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA). Ця технологія формує абстрактні уявлення про фізичний світ, що дозволяє штучному інтелекту концентруватися на дійсно корисній інформації, замість спроб передбачити всі можливі сценарії.
Як приклад ЛеКун навів балансування ручки на кінчику:
- Людина розуміє, що без втручання ручка впаде, навіть не намагаючись передбачити точний напрямок падіння.
- Модель мовного типу, навпаки, намагається виробити статистично ймовірну відповідь, хоча напрямок визначити однозначно неможливо.
Обмеження моделей у робототехніці
За його словами, такі моделі не підходять для роботів. ЛеКун прямо заявив, що покладатися на великі мовні моделі у цій сфері — це безнадійно. Він відкинув думку, що просте збільшення масштабів ШІ призведе до появи надлюдського інтелекту.
Фінансування і підтримка AMI Labs
AMI Labs вже привернули значну увагу інвесторів. У цьому році стартап залучив понад мільярд доларів на початковому етапі завдяки підтримці таких великих гравців, як Nvidia та інвестиційний фонд, що керує приватними статками Джеффа Безоса. Це один із найбільших сейдових раундів серед європейських компаній.
Перспективи для робототехніки та штучного інтелекту
Індустрія робототехніки шукає рішення для кращого розуміння фізичного світу, адже великі корпорації інвестують у гуманоїдних роботів і стикаються з труднощами у навчанні їх безпечній та надійній роботі з побутовими завданнями.
Професор Оксфорду Інґмар Познер, керівник Applied AI Lab і Amazon Scholar, додає:
- Майбутній ШІ має виходити за межі генерації мови.
- Він повинен пояснювати, як функціонує світ.
- Наступне покоління ШІ має чітко показувати причинно-наслідкові зв’язки, виділяти важливе в ситуації і прогнозувати зміни результатів залежно від дій.
Світові ініціативи у розробці моделей реального світу
Дослідження у сфері світових моделей значно розвинулися за останні роки. Окрім AMI Labs із JEPA, інші проекти, як-от Google DeepMind Genie, Wayve Gaia та World Labs (створена відомим дослідником ШІ Фей-Фей Лі), також інтенсивно працюють над подібними підходами.
Плани AMI Labs на найближче майбутнє
ЛеКун повідомив, що впродовж решти року AMI Labs удосконалюватиме свою систему, щоб у наступному році розпочати її застосування в промислових сферах. Якщо це вдасться, технологія може стати підґрунтям для універсальних інтелектуальних систем, здатних ефективно працювати в найрізноманітніших сферах без потреби у додатковому навчанні.
ЛеКун також підкреслив, що люди й надалі залишаться ключовими у прийнятті рішень щодо того, які завдання має розв’язувати ШІ. Він порівняв взаємодію із майбутніми системами штучного інтелекту з роллю керівника великим підприємством або політичного лідера, який співпрацює зі своїми асистентами, численні з яких можуть бути розумнішими за нього самого.
