Ведущие исследователи ИИ в Кремниевой долине столкнулись с вызовом общепринятым представлениям об искусственном общем интеллекте (AGI). Ян ЛеКун, бывший глава Meta AI и известный критик подхода больших языковых моделей (LLM), поддерживает стартап Logical Intelligence, который разрабатывает принципиально иной метод. ЛеКун утверждает, что нынешняя одержимость LLM — системами, предсказывающими следующее слово в последовательности — является тупиком. Вместо этого он считает, что путь к настоящему ИИ лежит через системы, которые рассуждают, а не просто угадывают.
Энергетическое Рассуждение: Новый Подход к ИИ
Logical Intelligence разработала «энергетическую модель» (EBM), которая учится, усваивая ограничения, а не предсказывая результаты. В отличие от LLM, EBM работают в пределах определенных параметров — например, правил головоломки Судоку — для решения задач без проб и ошибок. Стартап утверждает, что этот метод требует значительно меньше вычислительной мощности и исключает ошибки.
Первая модель компании, Kona 1.0, продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с ведущими LLM при решении головоломок Судоку, работая на одной видеокарте Nvidia H100. Это говорит о том, что эффективное рассуждение можно достичь без масштабности современных LLM. Logical Intelligence стала первой компанией, разработавшей рабочую EBM, которая ранее была лишь теоретической концепцией.
За Пределами Языка: Будущее ИИ
Стартап видит EBM, решающими реальные проблемы, где важна точность, например, оптимизация энергосетей или автоматизация сложного производства. Основатель и генеральный директор Ив Бодня подчеркивает, что эти задачи «совершенно не связаны с языком», подразумевая, что основное внимание следует сместить с лингвистических сильных сторон LLM.
Logical Intelligence планирует сотрудничать с AMI Labs, еще одним стартапом, основанным ЛеКуном, который разрабатывает «мировые модели» — ИИ-системы, понимающие физические измерения, сохраняющие память и предсказывающие результаты. Конечная цель — объединить эти подходы: LLM для взаимодействия с человеком, EBM для рассуждений и мировые модели для действий в реальном мире.
Сдвиг в Перспективе
Основной аргумент заключается в том, что текущее развитие ИИ ошибочно. LLM полагаются на чистую масштабность и статистическую вероятность, в то время как настоящий интеллект требует более фундаментального подхода к рассуждению. ЛеКун и Бодня предполагают, что имитация человеческого языка — не ключ к разблокировке AGI; вместо этого ИИ должен сосредоточиться на абстрактном решении проблем без языковых ограничений.
Команда ожидает развертывания EBM в таких отраслях, как энергетика, фармацевтика и производство. Подход компании к разработке небольших, специализированных моделей для конкретных задач — вместо одного универсального ИИ — может предложить более практичный путь вперед.
Дорога к AGI, по мнению Logical Intelligence, начинается с многослойного подхода, сочетающего различные типы ИИ, каждый из которых оптимизирован для конкретных функций.
Эта новая модель представляет собой смелый вызов преобладающему нарративу в Кремниевой долине, предполагая, что будущее ИИ может лежать не в более крупных LLM, а в более разумных системах рассуждений.
