Yann LeCun lahkub Metast, et panustada 3,5 miljardit dollarit maailmamudelitesse

3,5 miljardi euro panus

Kui keegi LeCuni usaldusväärsusega suudab koguda 500 miljonit eurot 3 miljardi euro väärtusega enne käivitamist, pöörab valdkond tähelepanu. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) alustas ametlikult 2026. aasta jaanuaris lihtsa, kuid revolutsioonilise teesiga: suurkeelemudelid on tõelise intelligentsuse jaoks tupik.

LeCun on seda öelnud aastaid, kuid nüüd paneb ta oma karjääri kaalule. AI-Pulse konverentsil Pariisis rääkis ta otse: "Silicon Valley on generatiivsete mudelite poolt täielikult hüpnotiseeritud. Sellist tööd tuleb teha väljaspool Silicon Valleyd."

Miks suurkeelemudelid ei piisa

Siin on põhiargument ja see on üllatavalt lihtne. Suurkeelemudelid ennustavad järgmist märki. See ongi kõik. Nad ei mõista füüsikat. Nad ei säilita püsivat mälu seansside vahel. Nad ei saa planeerida mitme sammuga tegevusi reaalses maailmas.

LeCun väidab, et see põhimõtteline piirang tähendab, et suurkeelemudelid ei saavuta kunagi kontekstuaalset mõistmist, mida inimesed peavad enesestmõistetavaks. Väikelaps, kes pole kunagi teatud eset näinud, oskab siiski ennustada, et selle maha pillates see kukub. Suurkeelemudelid, hoolimata kogu interneti pealt treenimisest, ei suuda seda järeldust usaldusväärselt teha.

Mis on maailmamudelid tegelikult?

Kui olete jälginud maailmamudelite arengut tehisintellekti videos, olete näinud selle tehnoloogia vilksamisi. Runway GWM-1 ja World Labsi Marble on varased katsed ehitada tehisintellekt, mis mõistab ruumilisi suhteid ja füüsikat.

Kuid AMI Labs läheb kaugemale. LeCuni visioon ei puuduta ainult paremat videogenereerimist, kuigi see on kindlasti osa sellest. See puudutab tehisintellekti süsteeme, mis saavad:

• ✓Jälgida ja suhelda füüsilise keskkonnaga
• ✓Simuleerida "mis siis, kui" stsenaariume enne tegutsemist
• ✓Säilitada konteksti keerukate mitme sammuga ülesannete vältel
• ✓Üle kanda teadmisi erinevate valdkondade vahel

Mõelge sellele kui tehisintellektile kujutlusvõime andmisele. Mitte loomingulises, vaid ennustavas mõttes. Mis juhtub, kui ma vajutan seda nuppu? Mis juhtub, kui ma keeran vasakule, mitte paremale? Mis juhtub, kui ma segan need kaks kemikaali?

Esimene rakendus: tervishoid

AMI Labs ei alusta robootikast ega isejuhtivatest sõidukitest, kuigi need on selgelt plaanis. Nende esimene juurutamine on tervishoius partnerluses Nablaga, meditsiinilise transkriptsiooni idufirmaga, mille tegevjuht Alex LeBrun juhib nüüd AMI Labsi.

See on nutikas positsioneerimine. Tervishoiul on tohutud konteksti vahetamise probleemid. Patsiendi teekond hõlmab kümneid puutepunkte, millest igaüht käsitlevad erinevad süsteemid. Kui maailmamudelid suudavad säilitada sidusa arusaamise kogu selle teekonna vältel, tõestab see, et tehnoloogia töötab kõrge riskiga keskkondades.

Konkurentsimaastik

AMI Labs siseneb tihedasse valdkonda, kuid võib-olla kõige usaldusväärseima asutajaga:

LeCuni lähenemise eripära on tema selge keeldumine suurkeelemudelite skaleerimise hüpoteesist. Samal ajal kui OpenAI ja Anthropic pumpavad ressursse suurkeelemudelite suuremaks muutmiseks, panustab LeCun arhitektuurilisele innovatsioonile. Ta usub, et läbimurre tuleb sellest, kuidas mudelid õpivad, mitte sellest, mitu parameetrit neil on.

Miks see tehisintellekti video jaoks oluline on

Meie jaoks, kes jälgivad tehisintellekti video valdkonda, esindab AMI Labs midagi olulist. Füüsika simulatsiooni parandused, mida oleme viimastes mudelites näinud, on beebisammud maailmamudelite suunas.

Kujutage ette video genereerimist ja võimalust öelda "nüüd pane tegelane see ese üles võtma" ning tehisintellekt simuleerib selle interaktsiooni füüsikat korrektselt. Sinna viivad meid maailmamudelid.

Oleme juba näinud vihjeid sellest TurboDiffusioni reaalajas genereerimises ja Runway eksperimentides interaktiivse videoga. Kuid need on endiselt põhimõtteliselt difusioonimudelid füüsikaga peal. Tõelised maailmamudelid pööraksid paradigma ümber: füüsika esmalt, välimus teisena.

Pariisi tegur

Üks detail, mis köitis mu tähelepanu: LeCun ehitab AMI Labsi teadlikult väljaspool Silicon Valleyd, tugeva Euroopa kohaloluga Pariisis.

Sellel on praktiline põhjus: Euroopa tehisintellekti talent on maailmatasemel, kuid Ameerika ettevõtted jätavad selle sageli tähelepanuta. Kuid on ka filosoofiline põhjus. LeCun näib uskuvat, et grupimõtlemine suurkeelemudelite ümber on Bay Areas nii tugev, et tõeline innovatsioon vajab geograafilist kaugust.

Euroopa tehisintellekti jaoks on see kinnitus. Üks valdkonna tunnustatuimaid teadlasi panustab, et järgmine läbimurre tuleb siit, mitte Palo Altost.

Mis edasi

AMI Labs alles alustab, kuid mõjud on märkimisväärsed. Kui LeCunil on õigus, näeme paradigma nihet tehisintellekti süsteemide ehitamises.

Suurim küsimus on ajastus. Maailmamudelid on teoreetiliselt veenvad, kuid kas nad suudavad anda praktilisi tulemusi piisavalt kiiresti, et olla olulised? Suurkeelemudelid võivad olla piiratud, kuid nad on kasulikud praegu. OpenAI ja Anthropic ehitavad impeeriumeid sellele kasulikkusele.

LeCun panustab, et suurkeelemudelite lagi on madalam kui inimesed arvavad, ja kui kasutajad selleni jõuavad, hakkavad nad otsima alternatiive. AMI Labs tahab olla valmis.

Suur pilt

Mind ei eruuta selle sammu juures ainult tehnoloogia. See puudutab seda, mida see esindab tehisintellekti teaduskultuuri jaoks. Liiga kaua on meil olnud monokultuur transformeri arhitektuuride ja "skaala on kõik, mida vajate" mõtteviisi ümber. LeCuni AMI Labsi käivitamine on kõrgetasemeline toetus alternatiivsetele lähenemistele.

Olenemata sellest, kas maailmamudelid osutuvad teeks tehisüldintelligentsuseni või mitte, Yann LeCuni täielik pühendumine sellele lähenemisele tähendab, et see saab tõsise ja hästi rahastatud katse. Ja see on hea kõigile, kes usuvad, et tehisintellekti teadus võidab mõtete mitmekesisusest.

Järgmised aastad on põnevad jälgimiseks.