Meta Chief Scientist: Artificial Intelligence still lacks four key human abilities

Главный научный сотрудник Meta по вопросам искусственного интеллекта Янн Лекун указал на фундаментальные различия между человеческим и машинным интеллектом, подчеркнув, что современные ИИ-системы остаются значительно ограниченными в своих возможностях. По его словам, искусственному интеллекту по-прежнему недостаёт четырёх критически важных человеческих способностей, без которых невозможно говорить о подлинном разумном поведении.

В ходе выступления Лекун выделил следующие ключевые качества, присущие человеку, но отсутствующие у современных моделей ИИ: глубокое понимание физического мира, наличие долговременной памяти, способность к причинно-следственному рассуждению и умение иерархически планировать сложные действия. Эти компоненты, по его мнению, формируют основу человеческого интеллекта, но пока не реализованы в полном объёме ни в одной из существующих моделей.

«Сегодня мы используем обходные решения: отдельные модули компьютерного зрения прикрепляются к языковым моделям, чтобы дать им хоть какое-то представление о физическом мире; технологии вроде RAG (Retrieval-Augmented Generation) обеспечивают внешнюю память; но всё это — временные решения, настоящие ‘хаки’, — пояснил учёный. — Такие подходы не дают системам способности по-настоящему понимать и моделировать реальность».

Лекун акцентировал внимание на необходимости развития так называемых «мировых моделей» (world models) — систем, способных обучаться на реальных сценариях и формировать абстрактные представления о происходящем. Такие модели не просто реагируют на входные данные, а предсказывают, как действия повлияют на состояние окружающего мира, при этом игнорируя мелкие, несущественные детали. Это, по мнению Лекуна, приближает их к когнитивным механизмам человека, который мыслит с опорой на обобщённые понятия и логические структуры.

Одним из примеров этого подхода стала модель V-JEPA, представленная Meta в феврале 2025 года. Она обучалась на видеоданных с целью предсказывать недостающие фрагменты — но не пиксельно, а в абстрактной форме, как это делает человек, выстраивая иерархии смыслов и событий. V-JEPA стала первой крупной реализацией идеи обучающихся «мировых моделей» в рамках Meta AI и продемонстрировала новый уровень восприятия и прогнозирования окружающей среды.

Янн Лекун занимает одно из центральных мест в истории искусственного интеллекта. Он считается одним из основоположников глубокого обучения — технологии, лежащей в основе современных ИИ-систем. В 2018 году Лекун, вместе с учёными Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтоном, был удостоен Премии Тьюринга — высшей награды в области информатики — за вклад в развитие нейронных сетей. С 2013 года он возглавляет исследовательское подразделение Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), впоследствии ставшее частью Meta AI, и активно участвует в формировании научной повестки в сфере ИИ.

По мнению Лекуна, только переход к более глубокой и когнитивно ориентированной архитектуре позволит искусственному интеллекту приблизиться к человеческому уровню понимания и автономии.