«Они понятия не имеют, как сделать этих роботов достаточно умными, чтобы они были полезны для широкой публики». В Meta* раскритиковали набирающую популярность отрасль

27.10.2025 06:27:00 | iXBT.com

Главный специалист по искусственному интеллекту компании Meta* Ян Лекун раскритиковал индустрию человекоподобных роботов, заявив, что большинство компаний создают оборудование, не имея четкого представления о том, как достичь уровня интеллекта, необходимого для того, чтобы сделать его по-настоящему полезным.

Выступая на мероприятии в Массачусетском технологическом институте, Лекун, лауреат премии Тьюринга и пионер глубокого обучения, заявил, что «большой секрет» отрасли заключается в том, что нынешние компании «понятия не имеют, как сделать этих роботов достаточно умными, чтобы они были полезны для широкой публики».

Лекун провёл чёткое различие между узкими и общими возможностями. «Мы можем обучить этих роботов выполнению конкретных задач, например, в производстве и подобных областях, — пояснил он. — Но для домашних роботов необходимо совершить ряд прорывов в области искусственного интеллекта, прежде чем это станет возможным».

Изображение Midjourney

Он утверждал, что будущее этих компаний, которые привлекли миллиарды инвестиций, полностью зависит от достижения «значительного прогресса» в новом классе.

Критика Лекуна основана на его давнем убеждении, что большие языковые модели (LLM), технология, лежащая в основе таких систем, как ChatGPT и Llama от Meta*, представляют собой «тупик для интеллекта человеческого уровня».

В своём выступлении он утверждал, что текст — это источник данных с «низкой пропускной способностью» и что «мы никогда не достигнем уровня интеллекта человеческого, обучаясь только на тексте». Он сравнил триллионы токенов, используемых для обучения LLM, с огромным объёмом сенсорных данных, которые обрабатывает ребёнок. «Четырёхлетний ребёнок видит столько же данных, сколько и самые крупные LLM, обучавшиеся на всех общедоступных текстах», — сказал Лекун.

* Meta признала в России экстремистской и запрещена.

Подробнее