de.wedoany.com-Bericht: Yann LeCun gab auf dem RAISE-Gipfel in Paris bekannt, dass sein neu gegründetes Unternehmen AMI eine Startfinanzierung in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar eingeworben hat. Ziel ist die Entwicklung eines „Weltmodells“ (world model), das die physikalische Welt wie ein Kind oder ein Tier versteht, anstatt weiterhin größere Sprachmodelle zu verfolgen.
Der als Pate der Künstlichen Intelligenz bezeichnete Wissenschaftler entwickelte in den späten 1980er-Jahren das Convolutional Neural Network, das bis heute in Handykameras, medizinischen Scans und Fahrerassistenzsystemen eingesetzt wird. Anschließend war er zwölf Jahre lang Chef-Wissenschaftler für KI bei Meta und teilte Mark Zuckerberg im November mit, dass er das Unternehmen verlassen werde.
LeCun ist der Ansicht, dass große Sprachmodelle (LLMs) zwar nützlich seien, aber nicht zu echter Intelligenz führen könnten. Sie seien hervorragend in der Verarbeitung von Symbolsequenzen, könnten Prüfungen bestehen, E-Mails schreiben und Texte zusammenfassen, verstünden jedoch die physikalische Welt nicht. Als Beleg führt er an, dass KI derzeit immer noch nicht in der Lage sei, autonome Fahrzeuge der Stufe L5, Haushaltsroboter oder Aufgaben zu bewältigen, die ein zehnjähriges Kind oder sogar eine Hauskatze erledigen könne. Seiner Meinung nach liegt der Grund darin, dass Sprachmodelle die Welt nur durch Text oder Bilder kennenlernen und dabei den Großteil der Daten über die Funktionsweise der physikalischen Welt auslassen.
LeCuns technischer Ansatz basiert auf einer Methode namens JEPA. Das System erzeugt nicht Pixel für Pixel das nächste Bild eines Videos, sondern lernt abstrakte Repräsentationen einer Szene und sagt in diesem abstrakten Raum voraus, wobei es unvorhersehbare Geräusche verwirft und die wirklich wichtigen Strukturen beibehält. Dies geschieht, weil die direkte Vorhersage des nächsten Videobildes mit unvorhersehbaren Details konfrontiert wäre, was zu unscharfen Durchschnittswerten im Modell führen würde.
LeCun weist darauf hin, dass der gesamte Text im Internet etwa 10 hoch 14 Bytes umfasst, während ein vierjähriges Kind allein durch visuelle Eingaben eine ähnliche Informationsmenge aufnimmt. Diese Videodaten enthalten dicht gepackt die Funktionsweise der Welt. Das Kind lernt Schwerkraft, Bewegung und das Verhalten von Objekten, ohne dass es dafür irgendwelche Beschriftungen benötigt. Das Videomodell von AMI kann bereits ungewöhnliche Ereignisse auf dem Bildschirm erkennen, was als eine Art gesunder Menschenverstand angesehen wird, der durch Beobachtung erlernt wird.
Zu den Gründen für seinen Weggang von Meta erklärte LeCun, dass Zuckerberg und die technische Führung von Meta zwar seine Forschung unterstützt hätten, das Unternehmen jedoch im Jahr 2025 alle Kräfte darauf konzentriert habe, mit Wettbewerbern im Bereich großer Sprachmodelle gleichzuziehen, in der Annahme, dass allein die Größe zu KI auf menschlichem Niveau führen würde – eine Richtung, die er nicht teile. Darüber hinaus liege die kurzfristige Anwendung des Weltmodells im industriellen Bereich, einschließlich der Steuerung komplexer Systeme, Fabriken und Motoren, was nicht mit der Ausrichtung von Meta als Unternehmen zur Verbindung von Menschen übereinstimme.
Auf dem Gipfel bewarb LeCun zudem die Initiative für ein offenes Basismodell namens Tapestry. Diese Initiative nutzt einen föderalen Mechanismus: Jedes Land, jede Universität oder jedes Unternehmen trainiert das Modell mit eigenen Daten und eigener Hardware und sendet nur die endgültigen Parameter an einen zentralen Server zur Mittelwertbildung, um ein gemeinsames Modell zu erstellen, wobei die Daten den Standort nicht verlassen. Er ist der Ansicht, dass die Ergebnisse geschlossene Modelle übertreffen könnten, da eine große Menge wertvoller privater Daten genutzt werden könne.
AMI hat seinen Hauptsitz in Paris und unterhält Büros in New York, Montreal und Singapur. LeCuns Appell an Europa lautet, dass der Wettbewerb noch nicht verloren sei. Er ist der Meinung, dass das Silicon Valley in einem „Schützengraben“ der Entwicklung von Sprachmodellen stecke, während das Weltmodell einen anderen Weg darstelle. Die nächste echte Revolution der künstlichen Intelligenz werde vom Verständnis der Welt ausgehen, nicht nur von der Vorhersage des nächsten Wortes.
