ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი წამყვანი სპეციალისტი, იან ლეკუნი მიიჩნევს, რომ დღეს არსებული AI სისტემები, მათ შორის ChatGPT, Claude და Gemini, რეალურ სამყაროს ჯერ კიდევ ვერ იგებენ ისე, როგორც ეს ადამიანებს ან თუნდაც ცხოველებს შეუძლიათ.
ლეკუნი, რომელიც წლების განმავლობაში Meta-ს მთავარი AI მეცნიერი იყო, 2025 წელს კომპანიიდან წავიდა და Advanced Machine Intelligence Labs, AMI Labs დააფუძნა. მისი მიზანია ისეთი ხელოვნური ინტელექტის შექმნა, რომელიც მხოლოდ ტექსტის გენერირებაზე ან მონაცემების დამახსოვრებაზე არ იქნება დამოკიდებული.
მისი თქმით, დიდი ენობრივი მოდელები ბევრ საქმეში ძლიერია, მაგალითად, ტექსტის შექმნაში, კოდირებასა და მათემატიკურ ამოცანებში. თუმცა ეს სისტემები, ლეკუნის შეფასებით, რეალურ გაგებას არ ფლობენ.
„ისინი უბრალოდ აგროვებენ ცოდნას და შემდეგ იმეორებენ იმას, რაზეც გაწვრთნეს. მაგრამ განსაკუთრებით ჭკვიანები არ არიან. მათ საფუძვლიანი გაგება არ აქვთ,“ — ამბობს ლეკუნი.
პრობლემა განსაკუთრებით კარგად ჩანს მაშინ, როცა საქმე ფიზიკურ სამყაროს ეხება. მაგალითად, ბავშვმაც კი იცის, რომ წვერზე დაყენებული კალამი წაიქცევა, თუმცა წინასწარ ზუსტად ვერავინ იტყვის, რომელ მხარეს დაეცემა. ლეკუნის აზრით, დღეს არსებული AI ასეთ სიტუაციას რეალურად ვერ გააანალიზებს და მხოლოდ სავარაუდო პასუხს შექმნის.
ამის შეცვლას AMI Labs ახალი ტიპის AI სისტემით ცდილობს, რომელსაც Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA ეწოდება. იდეა ის არის, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა სამყაროს აბსტრაქტული მოდელი შექმნას, გამოყოს მნიშვნელოვანი ინფორმაცია და უკეთ შეაფასოს, რა შედეგი შეიძლება მოჰყვეს კონკრეტულ მოქმედებას.
ასეთი მიდგომა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია რობოტიკისთვის. ჰუმანოიდ რობოტებში მილიარდობით დოლარი იდება, თუმცა მათი სწავლება, რომ უსაფრთხოდ შეასრულონ ყოველდღიური საქმეები, მაგალითად, ჭურჭლის დალაგება ან დაუთოება, ჯერ კიდევ რთული და ძვირია.
ლეკუნი ამბობს, რომ დიდი ენობრივი მოდელები რობოტიკისთვის დიდად გამოსადეგი არ არის. მისი თქმით, მხოლოდ მოდელების გაზრდითა და მეტი მონაცემით „სუპერინტელექტამდე“ მისვლა ვერ მოხდება.
ამ მოსაზრებას ბევრი მეცნიერი იზიარებს. ოქსფორდის უნივერსიტეტის პროფესორი ინგმარ პოზნერი ამბობს, რომ მომავალი ათწლეული ისეთი სისტემების იქნება, რომლებიც არა მხოლოდ პასუხს გასცემენ, არამედ გააანალიზებენ, რა არის მნიშვნელოვანი, რა რას იწვევს და რა მოხდებოდა სხვა მოქმედების არჩევის შემთხვევაში.
ამ მიმართულებას ხშირად „World Models“ ეწოდება. ასეთი მოდელები ცდილობენ, AI-მ სამყაროს ერთგვარი „გონებრივი სიმულაცია“ შექმნას და გადაწყვეტილებები მხოლოდ ტექსტურ მონაცემებზე კი არა, შესაძლო სცენარების გააზრებაზე დაყრდნობით მიიღოს.
მსგავს პროექტებზე მუშაობენ DeepMind, Wayve და Fei-Fei Li-ის მიერ დაფუძნებული World Labs-იც. ლეკუნის AMI Labs კი გეგმავს, რომ საკუთარი მოდელი ჯერ ინდუსტრიულ გარემოში გამოსცადოს.
თუ ეს ტექნოლოგია წარმატებული აღმოჩნდება, მომავალში შეიძლება მივიღოთ უფრო ზოგადი და მოქნილი ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც სხვადასხვა სფეროში მინიმალური გადამზადებით იმუშავებს.
თუმცა ლეკუნის თქმით, ადამიანების როლი არ გაქრება. პირიქით, ადამიანებს კვლავ მოუწევთ მთავარი კითხვების დასმა, მიზნების განსაზღვრა და იმის გადაწყვეტა, რა უნდა შეიქმნას.
მისი ხედვით, მომავლის AI ადამიანებს ჩაანაცვლებს არა როგორც მბრძანებელი, არამედ როგორც ძლიერი ასისტენტი — ისეთი, რომელიც შეიძლება ზოგ სფეროში ადამიანზე ჭკვიანიც იყოს, მაგრამ მაინც ადამიანის მიზნებს ემსახურებოდეს.
