Почему ИИ не может совершать собственные открытия? — С Яном Лекуном

Ян Лекун — главный специалист по ИИ в Meta. Он присоединяется к подкасту Big Technology Podcast, чтобы обсудить сильные и слабые стороны современных моделей ИИ и объяснить, почему они не способны изобрести что-то новое, несмотря на то, что обладают практически всеми письменными знаниями мира. Лекун глубоко погружается в науку об ИИ, объясняя, почему для настоящего прогресса системам ИИ необходимо формировать абстрактное знание о том, как устроен мир. Мы также обсудим, зайдут ли исследования ИИ в тупик, будут ли разочарованы инвесторы в ИИ и какова ценность открытого исходного кода после DeepSeek. Присоединяйтесь к увлекательной беседе с одним из ведущих мировых пионеров в области ИИ. Главы: 00:00 Введение в Яна Лекуна и ограничения ИИ 01:12 Почему LLM не могут совершать научные открытия 05:40 Рассуждения в системах ИИ: ограничения цепочки рассуждений 10:13 LLM приближаются к убывающей доходности и необходимость новой парадигмы 16:29 «Докторская степень рядом» против реальных интеллектуальных систем 21:36 Внедрение ИИ на потребительском рынке против проблем внедрения на корпоративном уровне 25:37 Исторические параллели: экспертные системы и риск новой зимы ИИ 29:37 Четыре критические возможности, необходимые ИИ для истинного понимания 33:19 Проверка понимания физики ИИ с помощью письменного теста 37:24 Почему системы генерации видео не обеспечивают настоящего понимания 43:33 Самообучение и его ограничения для понимания 51:10 JEPA: Создание абстрактных представлений для рассуждений и планирования 54:33 Разработка ИИ с открытым исходным кодом против разработки проприетарных решений 58:57 Заключение