- Янн ЛеКун и Демис Хассабис вступили в публичный спор о сути и названии понятия общего искусственного интеллекта (AGI).
- ЛеКун считает концепцию AGI бессмысленной и предпочитает термин «интеллект человеческого уровня», а Хассабис отстаивает идею архитектурной универсальности ИИ.
- Спор отражает фундаментальный разлом в индустрии ИИ, влияющий на будущие инвестиции и направления исследований.
В среде ведущих исследователей и практиков искусственного интеллекта разгорелась заметная дискуссия, проникнутая глубокими философскими и техническими вопросами. Янн ЛеКун, лауреат премии Тьюринга и бывший главный научный сотрудник Meta*, в интервью подкасту The Information Bottleneck резко раскритиковал идею общего искусственного интеллекта (AGI), назвав её «полной чушью» и призвав отказаться от термина, поскольку, по его мнению, человеческий интеллект не является универсальным.
По убеждению ЛеКуна, человеческий мозг — это результат эволюции, оптимизированный для решения конкретных задач взаимодействия с окружающим миром и людьми. Иллюзия универсальности возникает лишь в пределах знакомых нам областей, но в действительности человек далеко не всегда эффективен в абстрактных и формальных задачах. Он приводит пример шахмат, где машины существенно превосходят людей, ссылаясь на парадокс Моравека, согласно которому интеллектуальные действия, кажущиеся нам сложными, компьютеры освоили еще десятилетия назад, тогда как базовые навыки животных — ловкая навигация и манипуляция в физической среде — до сих пор остаются сложной задачей для роботов. Поэтому ЛеКун предлагает использовать термин «интеллект человеческого уровня», акцентируя внимание на специализации, а не на универсальности.
С этим определением категорически не согласен Демис Хассабис, глава Google DeepMind и лауреат Нобелевской премии 2024 года. В ответ на заявления ЛеКуна в социальной сети X он отметил, что тот путает «общий интеллект» с понятием «универсального интеллекта». Хассабис обосновывает свою позицию с точки зрения теории вычислений, утверждая, что и человеческий мозг, и современные крупномасштабные модели ИИ стремятся быть приблизительными машинами Тьюринга — теоретически способными обучаться всему вычислимому при достаточном времени и ресурсах.
Он признаёт, что в реальных системах неизбежна некоторая специализация, но подчеркивает важность фундаментальной универсальности архитектуры. В ответ на шахматный аргумент ЛеКуна Хассабис отмечает, что люди не только освоили сложнейшую игру, но и создали развитую цивилизацию, что говорит о замечательной способности создавать и овладевать новыми доменами знаний и деятельности.
Технический разлад, иллюстрируемый этим спором, отражает разное видение пути развития ИИ-индустрии. ЛеКун считает, что текущие языковые модели (LLM) приближаются к пределам своих возможностей, а его стартап AMI Labs нацелен на разработку архитектур с акцентом на построение «мировых моделей», изучающих мир в абстрактных представлениях. DeepMind, напротив, делает ставку на масштабирование существующих подходов с уверенностью, что это приведёт к достижению минимального AGI уже к 2028 году. Компания также занимается созданием интерактивных симуляций, примером которых служит Google Genie 3.
Данный публичный диспут двух значимых фигур индустрии отражает фундаментальные различия в понимании сути и целей искусственного интеллекта. От решения этих вопросов зависит не только научное направление, но и направления миллиардных инвестиций, которые в ближайшие годы будут определять темпы и формы развития технологий ИИ.
