Ставка на $1 млрд: мировые модели Лекуна vs LLM-империи

Ян Лекун (Yann LeCun) бросил смелый вызов доминирующему направлению искусственного интеллекта. Бывший главный научный сотрудник по развитию ИИ в компании Meta привлек более 1 миллиарда долларов для своего нового стартапа Advanced Machine Intelligence (AMI). Эта компания, базирующаяся в Париже, реализует альтернативную концепцию ИИ, которая в приоритет ставит понимание физического мира.

Основная миссия AMI – создание так называемых “моделей мира” (world models) – систем искусственного интеллекта, способных рассуждать, планировать и взаимодействовать с реальной средой. Этот подход существенно отличается от преобладающей стратегии компаний, таких как OpenAI и Anthropic, которые сосредоточены на масштабировании больших языковых моделей (LLMs).

Лекун неоднократно подчеркивал, что LLMs, несмотря на их эффективность в генерации текста и программного кода, не обладают базовым пониманием того, как устроен мир. По его мнению, настоящий интеллект требует систем, способных моделировать причинно-следственные связи, физические взаимодействия и ограничения реального мира – то, что исследователи часто называют “здравым смыслом” (common sense).

Этот разрыв хорошо известен в области исследований ИИ. Системы, обученные исключительно на выявлении паттернов в данных, часто сталкиваются с трудностями при выполнении задач, требующих неявных знаний о мире или рассуждений, выходящих за пределы наблюдаемых примеров. Идея о том, что интеллект должен основываться на структурированных знаниях и логическом мышлении, не нова, однако приобретает особую актуальность в условиях, когда системы ИИ внедряются во все более сложные среды.

Практический пример такого подхода можно увидеть в работе компании QuData, чьи исследования в области ИИ со “здравым смыслом” во многом перекликаются с видением Лекуна. Вместо того чтобы полагаться исключительно на нейронные сети, команда QuData разработала DemonScript – универсальный язык, использующий многозначную логику и предназначенный для моделирования знаний, взаимосвязей и правил реального мира.

Эта система позволяет ИИ строить семантические сети, представлять связи между объектами (в том числе пространственное расположение) и выполнять вероятностные рассуждения в динамических сценариях. Она также способна анализировать простые “микроистории” и отвечать на вопросы по их содержанию, формируя внутренние модели мира и демонстрируя способность выходить за пределы простого распознавания паттернов к структурированному пониманию.

Такой гибридный подход, сочетающий обучение на данных с явным представлением знаний, отражает более широкий сдвиг в индустрии в сторону интеграции механизмов рассуждения в системы ИИ.

Стоит отметить, что AMI является первым коммерческим проектом Лекуна после того, как он покинул Meta в конце 2025 года, где он основал влиятельную исследовательскую лабораторию FAIR (Fundamental AI Research). В руководство стартапа входят несколько бывших исследователей Meta, а также генеральный директор Александр ЛеБрун (Alexandre LeBrun) и главный научный сотрудник Сайнинг Се (Saining Xie).

В отличие от ориентированной на потребителя стратегии Meta, компания изначально сосредоточится на корпоративном использовании, ориентируясь на отрасли со сложными физическими системами, включая производство, аэрокосмическую и биомедицинскую сферы. Один из потенциальных сценариев применения предполагает создание детализированных цифровых моделей оборудования, например авиационных двигателей, для оптимизации производительности, повышения надежности и снижения выбросов.

Компания также рассматривает возможности сотрудничества с крупными корпорациями, такими как Toyota и Samsung, с долгосрочной целью выхода на потребительский рынок, в частности в сфере смарт ассистентов и даже домашних роботов.

Помимо технологических аспектов, компания AMI также присоединяется к возрастающей дискуссии о том, кто должен контролировать передовые системы искусственного интеллекта. Лекун подчеркнул, что столь мощные технологии не должны находиться под контролем узкого круга частных компаний. Вместо этого он выступает за разработку на основе открытого кода и демократический контроль, утверждая, что решения об использовании ИИ – особенно в таких чувствительных сферах, как оборона – должны приниматься на уровне общества.

AMI планирует в ближайшее время представить свои первые модели, изначально сосредоточившись на партнерствах с крупными промышленными игроками. Однако конечная цель значительно более амбициозна – создание “универсальной мировой модели” – системы ИИ общего назначения, способной понимать и взаимодействовать с реальным миром в различных сферах.

В случае успеха этот подход может переосмыслить путь к созданию общего искусственного интеллекта, сместив акцент с предсказания языка на глубокое, “воплощенное” понимание.

На данный момент AMI представляет собой эксперимент с высокими ставками – проект, который может либо подтвердить давний скептицизм Лекуна в отношении LLM-ориентированного ИИ, либо, напротив, укрепить текущий курс развития индустрии. В любом случае это свидетельствует о том, что будущее искусственного интеллекта остается открытым.