" Известный исследователь и эксперт в области машинного обучения Ян Лекун заявил, что больше не заинтересован в развитии больших языковых моделей (LLM), поскольку они стали рутинными задачами оптимизации продукта.
Вместо этого ученый предлагает обратить внимание на три ключевые проблемы искусственного интеллекта, решение которых позволит совершить качественный прорыв в отрасли.
По словам Лекуна, вместо того, чтобы бесконечно увеличивать объем данных и вычислительных мощностей, необходимо сосредоточиться на следующих аспектах:
-
Обучение понимания физического мира
Модели должны научиться воспринимать окружающий мир так же естественно, как человек воспринимает реальность, включая взаимодействие с физическими объектами и пространством. -
Создание постоянной памяти
Современные системы искусственного интеллекта обладают лишь кратковременной памятью, необходимой для обработки конкретных задач. Однако способность запоминать опыт и извлекать уроки из прошлого является критически важной для дальнейшего развития. -
Способность к истинному рассуждению и планированию
Языковые модели часто демонстрируют поверхностное понимание логики и причинно-следственных связей. Настоящий искусственный интеллект должен уметь проводить глубокие аналитические процессы и эффективно решать сложные задачи планирования.
Таким образом, исследования ученых постепенно смещаются от погони за масштабами к глубокому изучению базовых принципов мышления и восприятия, способных обеспечить значительный прогресс в технологиях искусственного интеллекта.
