Ян Лекун спокойно продолжает свой крестовый поход против LLM как магистрального направления развития ИИ и дороги к человекоподобному интеллекту. Пункты все те же, но в выступлении перед студентами он постарался сформулировать их четко и ясно, как положено в учебнике.
1. Языковые модели не являются будущим ИИ
Они не смогут привести к человеческому уровню интеллекта, потому что они опираются только на текст и статистику языка, а не на реальное понимание мира.
2. Интеллект — это решение новых задач без дообучения
Текущие модели этим свойством не обладают
3. Нужны модели мира на основе сенсорных данных
Это системы, которые строят внутренние абстрактные модели мира исходя из сенсорных данных (зрение, звук, взаимодействие), а не только из текста; именно они смогут безопасно и осмысленно действовать в мире.
4. Разрыв между впечатляющими демками и полезной робототехникой велик
Никакой автономный транспорт не способен обучиться вождению за 20 часов практики, которых хватает человеку чтобы получить права
5. Предстоит долгая дорога до ИИ человеческого уровня, но прямо сейчас есть огромный научный потенциал
Оптимистом в отношении вклада ИИ в науку и ее ускорения можно быть уже сейчас
Заметная часть этих утверждений противоречит уверенности, например, Альтмана, который все время повторяет, что путь к AGI уже понятен. Тем интересней следить за конкуренцией разных взглядов на прогресс (причем приверженцы обоих неплохо профинансированы). Да и сам Лекун сказал, что хорошие идеи “come from the interactions between people working on different assumptions with different motivations in different environments.”
https://www.brown.edu/news/2026-04-01/yann-lecun-artificial-intelligence-pioneer
и
https://www.browndailyherald.com/article/2026/04/ai-pioneer-yann-lecun-discusses-new-frontiers-in-the-field-at-brown-lecture