Почему Александр ЛеБрун из AMI Labs избегает называть свой ИИ «AGI» или «суперинтеллектом»

В то время как другие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, спешат называть свою работу «AGI» или «суперинтеллектом», Александр ЛеБрун, генеральный директор стартапа AMI Labs, занимающегося разработкой глобальных моделей под руководством Янна ЛеКуна, полностью избегает этих терминов. В интервью TechCrunch Лебрун заявил, что компания никогда не использует такие слова, как «AGI» или «суперинтеллект».

«Мы никогда не использовали слово AGI. И я заметил, что его уже никто не использует; все перешли на термин «суперинтеллект», — сказал он. — В следующий раз мы перейдем на что-нибудь еще». Но и новое обозначение его не убеждает. «Нет хорошего определения. Что такое сверхинтеллект? Я не знаю. Это не очень полезное слово».

Это резкая позиция со стороны основателя, находящегося в центре новейшей гонки в сфере ИИ.

TechCrunch пообщался с ЛеБруном, когда он на прошлой неделе находился в Сеуле на Международной конференции по машинному обучению, где он искал местных промышленных партнеров, глобальные компании и исследователей. AMI Labs пока находится на допродуктовом этапе, но уже налаживает контакты с игроками в сферах робототехники, производства и электроники. «Глобальная модель», которая использует законы физики для прогнозирования и взаимодействия с реальным миром, должна доказать свою эффективность за пределами лаборатории, пояснил ЛеБрун.

Одной из областей, где модели мира, как ожидается, окажут значительное влияние, является робототехника. Пока что роботы просто выполняют фиксированные алгоритмы, они «совершенно статичны», а ИИ по-прежнему «очень «туп» в физическом мире», — сказал ЛеБрун.

Даже если ИИ сможет лишь сделать роботов «осознающими контекст», это станет «огромным прорывом для всего мира». Такой контекстно-ориентированный ИИ пригодился бы, например, для того, чтобы не допустить, чтобы робот, танцующий и демонстрирующий кунг-фу на публичном мероприятии, подошел к ребенку и ударил его ногой. «Аппаратное обеспечение очень продвинуто; прогресс в этой области за последние несколько месяцев просто невероятен, но мозга нет».

Крупная языковая модель (LLM) предсказывает следующее слово или текст, тогда как модель мира предсказывает следующее состояние. Слегка толкните стакан со стола, и вы уже знаете, что он опрокинется и прольется; именно эту интуицию призвана отражать модель мира: предсказывать следующее состояние мира, пояснил ЛеБрун.

Он не утверждает, что модели мира лучше LLM; по словам ЛеБруна, когда речь идет об ИИ-системах, понимающих физический мир, они «взаимодополняют друг друга, а не заменяют друг друга». Проводя параллель с различиями между языковыми и логическими функциями человеческого мозга, он добавил, что LLM останутся наиболее эффективными инструментами для обработки языка, в то время как модели мира будут обеспечивать контекст и понимание реального мира.

Почти каждая отрасль, «касающаяся реального мира», в конечном итоге сможет использовать робототехнику на основе моделей мира, сказал ЛеБрун, отметив, что физическая среда по-прежнему остается той областью, где LLM демонстрируют наибольшую слабость.

По его словам, заводской робот, повторяющий одно и то же движение, сегодня работает достаточно хорошо. Сложности начинаются, когда «вы выводите робота на улицу, в более открытую среду, в свой дом или на улицу», где он должен понимать окружающую обстановку и работать безопасно. «На данный момент роботы небезопасны», — сказал он. «На сегодняшний день решения этой проблемы нет».

Сфера здравоохранения представляет собой более личный пример для ЛеБруна, чьей предыдущей компанией была Nabla — стартап в области ИИ для здравоохранения. Он сравнил современные системы ИИ с врачом, обученным исключительно по учебникам и не прошедшим ординатуру. LLM могут быть полезны в медицине, отметил он, но они охватывают «лишь 1 % сферы здравоохранения». Остальное зависит от реального опыта.

Но, по словам ЛеБруна, модель мира невозможно построить в лаборатории. По мнению генерального директора, для обучения на реальных данных AMI нужны реальные условия и надежные партнеры. «Нам нужен доступ к реальному миру», и «с партнерами нам это сделать проще». Именно это, в частности, привлекает его в Азию, где на самом деле находятся роботы, микросхемы и заводы.

ЛеБрун пока не готов раскрыть всю стратегию по Азии. «Еще слишком рано», — сказал он. Но притяжение Южной Кореи сводится к двум факторам. Во-первых, Корея обладает передовыми отраслями в области робототехники, полупроводников и производства — тех секторах, где преобладает аппаратное обеспечение, которых первая волна ИИ едва затронула.

Второй фактор привлекательности — скорость. ЛеБрун указал на национальный план Кореи по вложению средств в ИИ и на её опыт в качестве одного из первых внедряющих эту технологию. «25 лет назад Корея была страной, которая быстрее всех внедрила интернет», — отметил он. Именно это сочетание — прочная промышленная база плюс готовность быстро внедрять ИИ — он называет «уникальным» и считает причиной, по которой «мы хотим быть здесь с самого первого дня».

«Я уже давно говорю Алексу и команде, чтобы они приехали в Корею», — рассказал TechCrunch Джей-Пи Ли, генеральный директор SBVA и один из инвесторов AMI в Азии.

По словам Ли, правительство проделало «огромную работу» по финансированию местных суверенных моделей LLM, и эти модели уже работают «достаточно хорошо» для задач общего назначения, но он призывает Корею продолжать инвестировать и в физический ИИ. Он указывает на принятый в июне Сеулом план по выделению около 880 млрд долларов на производство микросхем, центры обработки данных для ИИ и физический ИИ, которые являются одним из трех заявленных приоритетных направлений: «Они должны сосуществовать».

Ли утверждает, что ценность Кореи для иностранных компаний заключается не только в аппаратном обеспечении. Местные разработчики быстро осваивают и адаптируют новые инструменты — именно эта тенденция привела к появлению таких отечественных интернет-игроков, как Naver и Kakao.

Несмотря на звездный состав и миллиардный чек, у AMI пока нечего продавать. Стартап, соучредителем которого стал лауреат премии Тьюринга Ян ЛеКун после ухода из Meta, в марте привлек 1,03 млрд долларов при оценке компании до финансирования в 3,5 млрд долларов. Пока нет ни продукта, ни конкретных сроков, которые он готов назвать. «Мы устроим сюрприз, когда будем готовы», — сказал ЛеБрун.