„Per savo 40 metų trukusią kompiuterių mokslininko karjerą Yannas LeCunas užsitarnavo vieno iš pirmaujančių pasaulyje dirbtinio intelekto ekspertų ir žmogaus, turinčio polinkį mėtyti žodines granatas, reputaciją.
Jis buvo vienas iš trijų novitorių tyrėjų, gavusių Turingo apdovanojimą, dažnai vadinamą „Nobelio skaičiavimo premija“, už savo darbą su technologija, kuri dabar yra šiuolaikinio dirbtinio intelekto pagrindas. Daugiau nei dešimtmetį jis taip pat dirbo vyriausiuoju dirbtinio intelekto mokslininku „Meta“, „Facebook“ ir „Instagram“ patronuojančioje įmonėje.
Tačiau lapkritį palikęs „Meta“, dr. LeCunas vis garsiau kritikuoja Silicio slėnio vienakryptį požiūrį į intelektualių mašinų kūrimą. Jis teigia, kad technologijų pramonė galiausiai atsidurs aklavietėje kurdama dirbtinį intelektą – po daugelio metų darbo ir šimtų milijardų dolerių išlaidų.
Jo teigimu, priežastis susijusi su tuo, ką jis teigė jau daugelį metų: dideli kalbos modeliai arba LLM, Dirbtinio intelekto technologija, esanti populiarių produktų, tokių kaip „ChatGPT“, centre, gali tapti tik tam tikra galia. Ir įmonės meta visas savo jėgas į projektus, kurie nepadės joms pasiekti tikslo – sukurti kompiuterius tokius pat protingus ar net protingesnius už žmones. Jis pridūrė, kad kūrybingesnės Kinijos įmonės galėtų tai pasiekti pirmosios.
„Yra toks bandos efektas, kai visi Silicio slėnyje turi dirbti su tuo pačiu dalyku“, – sakė jis neseniai duotame interviu iš savo namų Paryžiuje. „Tai nepalieka daug vietos kitiems metodams, kurie ilgainiui gali būti daug perspektyvesni.“
Ši kritika yra naujausias šūvis diskusijoje, kuri drebino technologijų pramonę nuo tada, kai „OpenAI“ 2022 m. įžiebė dirbtinio intelekto bumą, išleisdama „ChatGPT“: ar įmanoma sukurti vadinamąjį dirbtinį bendrąjį intelektą ar dar galingesnį superintelektą? Ir ar įmonės gali tai pasiekti naudodamos savo dabartines technologijas ir koncepcijas?
Nedaug mokslininkų turi tiek daug patirties šioje srityje, kiek 65 metų dr. LeCun. Didelė dalis to, ką technologijų pramonė bando padaryti dabar, kyla iš idėjos, kurią jis puoselėjo nuo 1970-ųjų. Būdamas jaunas inžinerijos studentas Paryžiuje, jis priėmė neuroninių tinklų koncepciją, nors dauguma tyrėjų manė, kad ši idėja yra beviltiška.
Neuroniniai tinklai yra matematinės sistemos, kurios mokosi įgūdžių analizuodamos duomenis. Tuo metu jie neturėjo jokio praktinio pritaikymo. Tačiau po dešimtmečio, kai jis buvo „Bell Labs“ tyrėjas, dr. LeCun ir jo kolegos parodė, kad šios sistemos gali išmokti skaityti ranka užrašytą vokų ar asmeninių čekių tekstą.
Iki 2010-ųjų pradžios tyrėjai pradėjo rodyti, kad neuroniniai tinklai gali maitinti... platų technologijų spektrą, įskaitant veido atpažinimo sistemas, skaitmeninius asistentus ir savaeigius automobilius. „Google“, „Microsoft“ ir kitiems technologijų gigantams labai pasiryžus šiai idėjai, „Facebook“ pasamdė dr. LeCuną, kad šis sukurtų dirbtinio intelekto tyrimų laboratoriją.
Netrukus po „ChatGPT“ išleidimo du tyrėjai, kurie kartu su dr. LeCunu gavo 2018 m. Turingo apdovanojimą, perspėjo, kad dirbtinis intelektas tampa pernelyg galingas. Tie mokslininkai netgi perspėjo, kad ši technologija gali kelti grėsmę žmonijos ateičiai. Dr. LeCun teigė, kad tai absurdiška.
„Buvo daug triukšmo dėl idėjos, kad dirbtinio intelekto sistemos yra savaime pavojingos ir kad jų davimas visiems yra klaida“, – sakė jis. „Bet aš niekada tuo netikėjau.“
Dr. LeCun taip pat padėjo paskatinti „Meta“ ir jos konkurentus laisvai dalytis savo tyrimais per akademinio stiliaus straipsnius ir vadinamąsias atvirojo kodo technologijas.
Vis daugiau žmonių teigė, kad dirbtinis intelektas gali kelti tam tikrą grėsmę žmonėms, todėl nemažai įmonių apribojo savo atvirojo kodo pastangas. Tačiau „Meta“ tęsė savo veiklą. Dr. LeCun ne kartą teigė, kad atvirasis kodas yra saugiausias kelias. Tai reiškia, kad jokia įmonė nekontroliuos technologijos ir kad bet kas galės naudoti šias sistemas potencialiai rizikai nustatyti ir su ja kovoti.
Dabar, kai atrodo, kad nemažai įmonių, įskaitant „Meta“, tolsta nuo šio metodo, nes nori įgyti pranašumą prieš savo konkurentus ir toliau nerimauja dėl pavojingo naudojimo, dr. LeCun perspėja, kad Amerikos įmonės gali prarasti savo pranašumą prieš Kinijos konkurentus, kurie vis dar naudoja atvirojo kodo technologijas.
„Tai katastrofa“, – sakė jis. „Jei visi bus atviri, visa sritis progresuos sparčiau.“
Praėjusiais metais „Meta“ darbas dirbtinio intelekto srityje susidūrė su kliūtimi. Po to, kai išorės tyrėjai sukritikavo naujausią bendrovės technologiją „Llama 4“ ir apkaltino „Meta“ sistemos galios iškraipymu, „Meta“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas išleido milijardus naujai tyrimų laboratorijai, skirtai „superintelekto“ – hipotetinės dirbtinio intelekto sistemos, viršijančios žmogaus smegenų galias, – paieškai.
Praėjus šešiems mėnesiams po naujos laboratorijos įkūrimo, dr. LeCun paliko „Meta“, kad sukurtų savo startuolį „Advanced Machine Intelligence Labs“ arba AMI Labs.
Nors jo tyrimai padėjo pamatus teisės magistro laipsniams (LLM), dr. LeCun teigė, kad jie nėra galutinis atsakymas į dirbtinio intelekto plėtrą. Dabartinių sistemų problema, pasak jo, yra ta, kad jos neplanuoja į priekį. Apmokytos besiremiančios tik skaitmeniniaais duomenimis, jos neturi būdo suprasti realaus pasaulio sunkumų.
„LLM nėra kelias į superintelektą ar net žmogaus lygio intelektą. Tai sakiau nuo pat pradžių“, – sakė jis. „Visa pramonė buvo paremta LLM.“
Paskutinius kelerius metus „Meta“ dr. LeCun dirbo su technologijomis, kurios bandė numatyti savo veiksmų rezultatus. Tai, anot jo, leistų dirbtiniam intelektui (DI) tobulėti, viršijant status quo. Jo naujasis startuolis tęs šį darbą.
„Tokio tipo sistema gali planuoti, ką darys“, – sakė jis. „Dabartinės sistemos – LLM – to visiškai negali padaryti.“
Dalis dr. LeCun argumento yra ta, kad šiandieninės DI sistemos daro per daug klaidų. Jo teigimu, joms atliekant sudėtingesnes užduotis, klaidos kaupiasi kaip automobiliams po susidūrimo greitkelyje.
Tačiau per pastaruosius kelerius metus šios sistemos nuolat tobulėjo. Pastaraisiais mėnesiais naujausi modeliai, skirti „samprotauti“ per klausimus, toliau tobulėjo tokiose srityse kaip matematika, mokslas ir kompiuterių programavimas.
„Šie modeliai daro klaidų. Tačiau mes parodėme, kad sistema gali išbandyti daug skirtingų variantų – savo galvoje, taip sakant – prieš priimdama galutinį atsakymą“, – sakė Rayanas Krishnanas, „Vals AI“, bendrovės, kuri stebi naujausių dirbtinio intelekto technologijų našumą, generalinis direktorius.
„Pažanga nesulėtėja. Tapo aišku, kad kalbos modeliai gali imtis naujų užduočių ir toliau tobulėti atlikdami viską, ko norime“, – sakė jis.
Subbarao Kambhampati, Arizonos valstijos universiteto profesorius, kuris dirbtinio intelekto tyrėju dirba beveik tiek pat laiko, kiek ir dr. LeCun, sutiko, kad šiandieninės technologijos nesuteikia kelio į tikrąjį intelektą. Tačiau jis taip pat atkreipė dėmesį, kad jos vis labiau naudingos labai pelningose srityse, tokiose kaip kompiuterių programavimas. Jis pridūrė, kad naujesni dr. LeCuno metodai nėra patikrinti.
Dr. LeCunui būtent todėl jo naujoji įmonė yra svarbi. Pasak jo, pastarieji keli dešimtmečiai buvo kupini dirbtinio intelekto projektų, kurie atrodė kaip kelias į priekį, bet išseko. Ir Silicio slėnis negarantuotai laimės šiose pasaulinėse lenktynėse.
„Geros idėjos kyla iš Kinijos“, – sakė jis. „Tačiau Silicio slėnis taip pat turi pranašumo kompleksą, todėl negali įsivaizduoti, kad geros idėjos gali kilti iš kitų vietų.“” [1]
1. An A.I. Pioneer Warns the Tech ‘Herd’ Is Marching Into a Dead End. Metz, Cade. New York Times (Online) New York Times Company. Jan 26, 2026.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą