Általános vélekedés, hogy a generatív mesterséges intelligencia a mai fejlesztések csúcspontja, a legelőremutatóbb irányzat. Yann LeCun, a Meta (Facebook) MI-guruja másként gondolja: még a legfejletlenebb állatok is értelmesebbek a jelenlegi gépi értelemnél.

Szerinte a nagy nyelvmodellek (LLM-ek) szűk területeken ugyan létrehoznak az embert felülmúló szövegeket, alapvetően viszont a következő szó előrejelzésével működnek, és ebből a folyamatból hiányzik a kontextus valódi megértése, nincs kapcsolatuk a fizikai világgal. Hatásosan folyékony, de tárgyi tévedéseket tartalmazó, a józanész-szerű megértés hiányát jelző kimenetek az eredmény.

Ezzel szemben az emberek és az állatok minimális adatból is tudnak tanulni, ügyesen alkalmazkodnak új szituációkhoz, az elsajátított ismereteket változatos kontextusokra alkalmazzák, azaz értik a világot és komplex dinamikáját. Ez a természetes intelligencia vezet a józanészhez, a fizika törvényeinek felfogásához, következtetéshez és érveléshez. A generatív MI távol van ettől, egyik kritikus korlátja a valódi megértés és innováció hiánya.

Mivel nem fogják fel a fizikai világ összetettségét, és nem generálnak józanész-válaszokat, nem is lehetnek tényszerűek, így pedig hiányzik belőlük a következményekkel járó alkalmazásokhoz szükséges mélység, megbízhatóság.

LeCun a célvezérelt MI-re történő váltásban látja a megoldást: a technológia újradefiniálását tartja célszerűnek. Mintázatfelismerő eszközből a világot az emberhez és állatokhoz hasonlóan értő, előrejelző és a környezettel ugyanúgy interakciókat folytató, belső világmodellt építő rendszerré alakítaná. Ezek a majdani rendszerek kimeneteket szimulálnak, a jövőre következtetnek, információalapú döntéseket hoznak speciális feladatok megvalósításához. Megértik a cselekvések és a következmények közötti összefüggéseket, valósidőben terveznek, alkalmaznak stratégiákat.

A célvezérelt MI nem inkrementális javulás, hanem tényleges ugrás az emberrel együttműködő, megoldásokat javasló, következményeikkel tisztában levő gépek felé.

A kutató elismeri: monumentális, jóval nehezebb feladatról van szó, mint sokan elképzelik. Ennek ellenére optimista, mert a jövő MI-je minden területen felül fogja múlni az embert. A változás nem egyik napról a másikra megy majd végbe, át is kell gondolnunk hozzá az MI-fejlesztés mostani megközelítéseit. A váltáshoz technikai innováció mellett az intelligencia fogalmának és mesterséges rendszerekbe integrálásának módját szintén újra kell definiálnunk.