AMI Labs: Ян Лекун наконец-то строит тот самый ИИ, о котором спорил годами

Ян Лекун долгое время оставался самым громким и авторитетным диссидентом в мире больших языковых моделей. Пока весь Кремниевый долины восторгался способностью ChatGPT писать стихи и программный код, Лекун меланхолично напоминал в своих соцсетях, что эти системы не понимают элементарных вещей. Они не знают, как работает гравитация, почему нельзя положить кота в микроволновку и что произойдет, если толкнуть стакан со стола. Теперь главный научный сотрудник Meta решил, что публичной критики в Twitter недостаточно. Появление AMI Labs — это не просто очередной стартап в перегретой нише, это прямая попытка доказать, что последние пять лет индустрия искусственного интеллекта шла по тупиковому пути.

Название AMI Labs расшифровывается как Autonomous Machine Intelligence. Это прямая отсылка к архитектуре, которую Лекун проповедует в своих научных работах последние годы. Его идея фикс — создание так называемых «моделей мира» (World Models). Вместо того чтобы скармливать нейросетям бесконечные терабайты текста из интернета, он хочет научить их наблюдать за реальностью и строить внутренние репрезентации физических законов. В Meta он пытался реализовать это через проект V-JEPA, но, судя по всему, корпоративные рамки и необходимость поддерживать развитие Llama мешали настоящему радикализму. В собственном стартапе у него развязаны руки, и это пугает конкурентов.

Кто же стоит за спиной Лекуна в этом амбициозном начинании? Слухи и первые кадровые перестановки указывают на мощный десант из FAIR (Fundamental AI Research) — того самого подразделения Meta, которое Лекун строил и пестовал десятилетие. Это классический сценарий для Долины: когда визионер такого масштаба уходит в свободное плавание, за ним тянутся лучшие умы, которым надоело оптимизировать рекламные алгоритмы или бесконечно «выравнивать» поведение чат-ботов под требования цензуры. В списке потенциальных участников проекта мелькают имена исследователей, специализирующихся на компьютерном зрении и обучении с подкреплением, что явно намекает на физическое воплощение их будущего ИИ.

Интерес инвесторов к AMI Labs граничит с легким безумием. Несмотря на то что у компании на данный момент нет даже закрытой демо-версии, ее предварительная оценка уже исчисляется миллиардами долларов. Это легко объяснить: на рынке возник острый дефицит альтернативных идей. Почти все современные игроки строят вариации на тему архитектуры трансформеров, но никто не знает, что делать, когда качественные данные для обучения в интернете закончатся. Лекун предлагает принципиально иной выход — обучение на видео и сенсорных данных, точно так же, как это делают дети или животные. Если его подход сработает, AMI Labs станет фундаментом для следующего поколения робототехники.

Переход Лекуна в статус фаундера также ставит под вопрос долгосрочную AI-стратегию Марка Цукерберга. Meta долгое время была уникальной «тихой гаванью» для фундаментальной науки, позволяя исследователям публиковать статьи и делиться кодом, не заботясь о немедленной прибыли. Уход фронтмена может означать смену курса компании в сторону более прикладных и коммерческих решений. Цукерберг хочет продавать очки дополненной реальности и ИИ-ассистентов уже сегодня, в то время как Лекун нацелен на решение фундаментальной загадки интеллекта, которое может занять годы.

Конечно, риск провала AMI Labs огромен. Концепция «моделей мира» выглядит безупречно на бумаге и в презентациях на конференциях, но она пока не показала такой же взрывной масштабируемости, как простые языковые модели. Лекуну придется столкнуться с невероятными вычислительными затратами и необходимостью изобрести совершенно новые методы оптимизации нейросетей. Однако если кто-то и способен заставить машину по-настоящему понимать физику нашего мира, то это человек, который научил компьютеры «видеть» еще в конце восьмидесятых.

Главное: AMI Labs — это глобальная ставка на то, что текст не является вершиной эволюции ИИ. Если Лекуну удастся создать работающую «модель мира», нынешние чат-боты в одночасье превратятся в забавные, но бесполезные цифровые артефакты из прошлого.