Přední výzkumníci umělé inteligence v Silicon Valley čelí výzvě konvenční moudrosti o umělé obecné inteligenci (AGI). Yann LeCun, bývalý šéf Meta AI a významný kritik přístupu velkého jazykového modelu (LLM), podporuje startup s názvem Logical Intelligence, který vyvíjí radikálně odlišnou metodu. LeCun tvrdí, že současná posedlost LLM – systémy, které předpovídají další slovo v sekvenci – je slepá ulička. Místo toho věří, že cesta ke skutečné umělé inteligenci vede přes systémy, které uvažují spíše než jen hádají.
Energetické uvažování: Nový přístup k umělé inteligenci
Logical Intelligence vyvinula „model založený na energii“ (EBM), který se učí internalizací omezení spíše než předpovídáním výsledků. Na rozdíl od LLM fungují EBM v rámci určitých parametrů – jako jsou pravidla sudoku – a řeší problémy bez pokusů a omylů. Startup tvrdí, že tato metoda vyžaduje výrazně menší výpočetní výkon a eliminuje chyby.
První model společnosti, Kona 1.0, prokázal vynikající výkon ve srovnání s předními LLM při řešení hádanek Sudoku při běhu na jediné grafické kartě Nvidia H100. To naznačuje, že efektivního uvažování lze dosáhnout bez rozsahu moderních LLM. Logical Intelligence byla první společností, která vyvinula fungující EBM, což byl dříve pouze teoretický koncept.
Beyond Language: Budoucnost AI
Startup vidí, že EBM řeší skutečné problémy, kde je důležitá přesnost, jako je optimalizace energetických sítí nebo automatizace složité výroby. Zakladatel a generální ředitel Yves Bodnya zdůrazňuje, že tyto úkoly „zcela nesouvisejí s jazykem“, což naznačuje, že by se pozornost měla přesunout od jazykových předností LLM.
Logical Intelligence plánuje spolupráci s AMI Labs, dalším startupem založeným LeCunem, který vyvíjí „světové modely“ – systémy umělé inteligence, které rozumí fyzikálním měřením, ukládají paměti a předpovídají výsledky. Konečným cílem je zkombinovat tyto přístupy: LLM pro lidskou interakci, EBM pro uvažování a světové modely pro jednání v reálném světě.
Posun v perspektivě
Hlavním argumentem je, že současný vývoj AI je chybný. LLM se spoléhají na čistou velikost a statistickou pravděpodobnost, zatímco skutečná inteligence vyžaduje zásadnější přístup k uvažování. LeCun a Bodnya naznačují, že napodobování lidského jazyka není klíčem k odemknutí AGI; místo toho by se umělá inteligence měla zaměřit na abstraktní řešení problémů bez jazykových omezení.
Tým očekává, že EBM bude nasazen v průmyslových odvětvích, jako je energetika, farmacie a výroba. Přístup společnosti vyvíjející malé, specializované modely pro konkrétní úkoly – spíše než jedna univerzální AI – by mohl nabídnout praktičtější cestu vpřed.
Cesta k AGI podle Logical Intelligence začíná vícevrstvým přístupem kombinujícím různé typy AI, z nichž každý je optimalizovaný pro specifické funkce.
Tento nový model představuje odvážnou výzvu pro převládající narativ v Silicon Valley a naznačuje, že budoucnost umělé inteligence nemusí spočívat ve větších LLM, ale v chytřejších systémech uvažování.
