Кто такой Ян ЛеКун: история «крестного отца» искусственного интеллекта

Идея о том, что искусственный интеллект способен угрожать человечеству, «нелепо абсурдная». Именно так выразился один из самых авторитетных специалистов в области современных технологий и главный научный эксперт лаборатории ИИ Meta*. 

К слову, в 2023 году около тысячи специалистов, включая генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, директора DeepMind Демиса Хассабиса и директора Anthropic Дарио Амодя, подписали публичную петицию с требованием ограничить использование ИИ. Эксперты обеспокоены нарастающей угрозой по отношению ко всему человечеству из-за быстро развивающихся технологий, вроде ChatGPT.

Ян ЛеКун, также знаменитый исследованиями в области машинного обучения, утверждает, что все доводы о небезопасности современных технологий и уж тем более страхи по поводу того, что искусственный интеллект рано или поздно отберет у всех работу — это всего лишь предвзятость, скудность рассуждений или впечатлительность части населения. 

Ученый предполагает, что научная фантастика (сериалы, фильмы и книге о будущем и «умных» машинах) внушили людям идею того, что искусственный интеллект способен причинить вред каждому человеку. Однако на самом деле, по его мнению, у «разумных» и обученных машин нет ни одной предпосылки для конкуренции с людьми. А ИИ, в свою очередь, не может иметь ничего общего с доминацией над пользователем. 

«Если бы было правдой то, что самые умные люди хотят доминировать над другими, тогда Альберт Эйнштейн и другие ученые были бы одновременно богатыми и влиятельными, но они в самом же деле не были ни теми, ни другими», — говорит в одном из интервью ЛеКун.

Кто такой Ян ЛеКун и почему ему стоит верить?

Ян ЛеКун — это настоящий пионер искусственного интеллекта и глава Meta AI. Среди основных его разработок числятся такие, как ИИ-модель I-JEPA, технология сжатия изображений DjVu, язык программирования Lush, а также научно-популярное произведение «Как учится машина» о глубоком обучении нейронных сетей и алгоритмах интеллектуальных сетей. 

В 2018 году он получил премию Тьюринга и титул «крестного отца нейронных сетей» вместе со специалистами Джеффри Хингтоном и Йошуа Бенжио. 

На сегодняшний день успех Ян ЛеКуна в большей мере продиктован его деятельностью в компании Meta* и научной деятельностью в области искусственного интеллекта и нейросетей. Он выступает главой AI-отдел Facebook и прилагает всевозможные усилия к тому, чтобы помочь современным технологиям выйти за рамки лаборатории к реальному миру. 

Программное обеспечение его команды генерирует описания изображений для слепых людей и переводит до 4,5 млрд текстов в день.

А еще — Ян ЛеКун в числе тех экспертов, которые выступают против табуирования современных технологий как непредсказуемых и опасных для общественности явлений и активно высказывается против использования в новостях про нейросети картинки из фильмов, вроде «Терминатора».

Однако успеха ученый достиг далеко не сразу 

Для того, чтобы объективно оценить все заслуги ЛеКуна, будет правильно вернуться к самым истокам его деятельности.

В 1980-х годах, во время обучения по специальности инженера-электротехника, у 20-летнего ЛеКуна появляется интерес к врожденному и приобретенному изучению языков. После окончания одного института он сразу же поступает в другой — Университет Пьера и Марии Кюри, а спустя четыре года защищает докторскую диссертацию по специальности компьютерных наук.

Буквально в этот момент он и загорается идеей представления реального мира в виде чисел и кодов, которые, в свою очередь, несут в себе несколько вариаций одного и того же изображения. Избранный профессором путь и приведет его к мировой известности и авторитетности в области цифровых технологий, но об этом позже.

В конце 1980-х молодой на тот момент ЛеКун устраивается в научную лабораторию и принимается за разработки машинного обучения. В 1985-м году под его именем вышла первая научная статья, в которой описывается метод с быстрой настройкой сети. Однако год спустя американцы добиваются в аналогичной идее больших успехов, а на исследование ЛеКуна приводится лишь одна из четырех ссылок. 

Один из ключевых моментов его профессиональной деятельности — разработка сверточной нейросети

Ученый отмечал, что в обычных изображениях содержится много избыточной информации, вроде многочисленных пикселей, показывающих один и тот же цвет. В последствии чего ЛеКун разрабатывает такую нейронку, которая нацелена на эффективное распознавание объектов на изображении. В течении десятка лет этот алгоритм постепенно завоевывает признание — сверточная нейросеть впервые начала пользоваться популярностью в банках США. Сейчас на базе этого метода управляется все, начиная беспилотными автомобилями и заканчивая технологией распознавания лиц.

Однако среди научных достижений ученого не только нейросети. Ян ЛеКун занимался исследованием компьютерного зрения, вычислительной нейробиологии, а также мобильной робототехникой и машинным обучением. За его плечами свыше 150 научных статей и публикаций по нейросетям, методам распознавания рукописных текстов, сжатия изображения и многого другого. 

В своих исследованиях профессор уделяет особое внимание проблемам, решение которых, по его мнению, откроет намного больше возможностей внедрению ИИ:

— Обучение машин рассуждению. По сути речь идет о возможностях «умных» машин предсказывать действия в недалеком будущем, чтобы устанавливать причины и следствия.

— Обучение «умной» машин планированию в условиях реальной жизни. 

— Автономное обучение или, говоря другими словами, обучение машин на минимальном количестве данных или же посредством обратной связи от системы. 

Еще одна из самых значимых разработок ЛеКуна — технология сжатия изображений

К началу 1990-х годов ЛеКун возглавил отдел исследований в сфере обработки фотографий АТ&Т Labs. В рамках инициативы компании ЛеКун совместно с ученым Леоном Ботту трудился над разработкой панацеи и аналога формата PDF, который при сжатии неприлично портил качество. На тот момент классические форматы, вроде PDF, GIF и JPEG, хоть и давали возможность работать с текстами, но, как правило, ценой объема изображения.  

В 1996-м году ученый разработал DjVu — особый формат, который позволял хранить отсканированные книги, газеты и журналы в высоком, «читаемом» разрешении. Альтернативным вариантов оцифровывания бумажных страниц с помощью цифровых технологий была технология распознавания символов, также разработанная ЛеКуном. Однако подходило это только в случаях, когда на бумаге не было различных графиков и изображений, а также не имели значения шрифт текста, текстура бумаги и ее цвет.

Формат DjVu решал многие проблемы — как минимум, он не выкидывал за борт качество, картинки и символы. Сегодня же формат используется на тысячах сайтов и миллионами пользователей по всей сети: в различных онлайн-библиотеках, галереях и сайтах.

Позже ученый возглавляет проект университета, нацеленный на активное использование имеющихся исследований о больших данных, а в 2010-х годах основывает свой университетский Центр даталогии.

Сотрудничество с Meta* 

Параллельно с преподавательской деятельностью ЛеКун также становится главой лаборатории ИИ в компании Facebook*. В ней же ЛеКун продолжает заниматься решением проблем в области нейросетей и ИИ, поставленных буквально на заре своей деятельности.

В 2015 году компанией был представлен алгоритм идентификации людей на изображениях. Он основан как раз на модели самообучения сверточных нейронных сетей, разработанных ЛеКуном. Сверточные нейросети в этом случае позволяют максимально точно моделировать работу для эффективного получения искомых признаков той или иной личности. 

Так, впервые эксперимент был проведением основе фотографий соцсети Facebook, на которых пользователи скрывали лица или отворачивались от камеры вовсе. Притом разработка сумела идентифицировать людей в 83% случаев.

Как рассказывают разработчики, лицо – значимая, но далеко не единственная индивидуальная черта на фотографии. Среди визуальных отличий есть много других, вроде прически и цвета волос, пропорций и контуров тела, любимой одежды и других особенностей. Многое из этого мы не замечаем сами, но машинное зрение всегда дает беспристрастную оценку: 

«Есть много сигналов, которые мы используем для идентификации. Все люди имеют характерные особенности, даже если вы смотрите на них со спины», — рассказал ученый в своем выступлении.

В 2022 году Ян ЛеКун выдвигает свой подход к решению ключевых проблем AI-системы — I-JEPA. Речь идет о разработке ИИ, которое способно самостоятельно формировать свое индивидуальное видение реальности, что позволяет ей обучаться быстрее: решать сложные задачи и легко подстраиваться под непредвиденные условия.

По заявлению компании, эта модель анализирует и эффективно дополняет незавершенные изображения, притом в отличном качестве, которое значительно превосходит существующие модели. В отличие от обычных генеративных моделей ИИ, I-JEPA использует базовые знания о мире, чтобы заполнить недостающие элементы изображений.

Однако основная цель заключается не в том, чтобы распознавать объекты или генерировать тексты — ЛеКун добивается создания целой виртуальной системы, которая будет функционировать в качестве автономного искусственного интеллекта. Грубо говоря, не только для использования в приложениях по «дорисовыванию» фото, а во всех сферах деятельности для работы с большими данными, текстом, фотографиями, музыкой и многим другим. 

«Если вы понимаете, что нейросети опасны, то вы просто не создаете их»

Итак, возвращаясь к вопросу о том, насколько Ян ЛеКун компетентен в отношении высказываний против ограничений ИИ, то можем лишь напомнить следующее. 

В настоящее время ученый находится на посту вице-президента компании Facebook, а также главного исследователя искусственного интеллекта. ЛеКун продолжает преподавать лекции по информатике, нейронике, науке о данных и электротехнике в Нью-Йорке. Поэтому его взгляды явно имеют место быть, тем более, когда всеобщие дискуссии о вреде и угрозе нейросетей для современного общества буквально перерастают в петиции.

Ученый также отмечал, что все имеющиеся опасения — это отрицание человеческой природы молниеносно развивающихся машин. По его мнению, люди ошибочно бояться, что нейросети их заменят: они скорее модернизируют профессии, а не вытеснят людей из них.

Кроме этого, Лекун не против регулирования технологии. Однако и в каждой программе должны быть свои правила, добавил ученый.

*запрещена на территории РФ