AI nu este atât de inteligentă pe cât pare. Ce urmează după ChatGPT și modelele actuale

Inteligența artificială care stă la baza unor sisteme precum ChatGPT, Claude și Gemini a demonstrat capacități importante în generarea de texte, programare și rezolvarea unor probleme complexe, însă unii cercetători susțin că aceste tehnologii au limite fundamentale.

Inteligența artificială actuală nu înțelege lumea reală

Yann LeCun, una dintre figurile cunoscute ale domeniului, consideră că modelele actuale nu au o înțelegere reală a lumii și nu pot reproduce flexibilitatea inteligenței umane sau animale. „Nu avem roboți care să înțeleagă lumea fizică la fel de bine ca un șobolan”, spune Yann LeCun, una dintre figurile de marcă din lumea inteligenței artificiale.

LeCun a lucrat timp de zece ani la Meta, compania care deține Facebook, unde a ocupat funcția de șef al departamentului de cercetare în inteligență artificială. În 2025, el a părăsit compania și a fondat Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), o organizație care urmărește dezvoltarea unor noi tipuri de sisteme de inteligență artificială.

Obiectivul companiei este dezvoltarea unei tehnologii care să depășească limitele modelelor de limbaj mari, cunoscute sub denumirea de LLM. Potrivit lui LeCun, aceste sisteme sunt utile pentru numeroase sarcini, dar nu sunt construite pentru a gestiona situații complexe din lumea fizică, precum cele întâlnite de un robot care trebuie să îndeplinească activități casnice.

„Nu reprezintă o cale către inteligența umană sau similară cu cea umană, sau chiar către inteligența animală, pentru că nu pot lucra cu date din lumea reală, pur și simplu nu sunt construite pentru asta”, a spus el la cea mai importantă conferință tehnologică din Franța.

Apare o nouă abordare pentru dezvoltarea inteligenței artificiale

AMI Labs, companie cu sediul la Paris, lucrează la un model diferit față de tehnologia utilizată de ChatGPT și alte sisteme similare. Proiectul a atras interesul investitorilor, iar la începutul acestui an compania a anunțat că a obținut finanțări de peste 1 miliard de dolari, printre investitori aflându-se compania americană de cipuri Nvidia și fondul care administrează averea privată a fondatorului Amazon, Jeff Bezos.

Runda de finanțare inițială a fost una dintre cele mai mari obținute de un startup european de acest tip. LeCun spune că modelele de limbaj mari sunt foarte performante în domenii precum programarea, matematica sau generarea de conținut, însă acestea funcționează în special în situații bine definite și previzibile.

Potrivit cercetătorului, lumea reală presupune un număr foarte mare de rezultate posibile pentru fiecare acțiune, iar acest lucru necesită sisteme capabile să înțeleagă relațiile dintre obiecte și consecințele unor decizii.

LeCun oferă exemplul unui stilou ținut vertical pe vârf. Atunci când este lăsat liber, este evident pentru un om că acesta va cădea, însă direcția exactă a căderii nu poate fi anticipată. Un sistem bazat pe modele de limbaj ar putea încerca să ofere o predicție folosind informațiile statistice pe care le-a acumulat, însă aceasta ar putea fi greșită deoarece nu se bazează pe o înțelegere a realității fizice.

Sistemul dezvoltat de AMI Labs, numit Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), este conceput pentru a aborda astfel de situații. Tehnologia urmărește să creeze reprezentări abstracte ale lumii reale, eliminând informațiile inutile și păstrând elementele relevante pentru luarea deciziilor. În cazul stiloului, inteligența artificială ar putea înțelege că nu este necesar să calculeze direcția exactă în care acesta va cădea.

Roboții umanoizi depind de sisteme mai avansate de inteligență artificială

Dezvoltarea unor forme mai flexibile de inteligență artificială este considerată importantă și pentru industria roboticii. În ultimii ani au fost investite miliarde de dolari în roboți umanoizi, iar capacitățile acestora au evoluat constant.

Totuși, antrenarea roboților pentru activități cotidiene, precum călcatul hainelor sau încărcarea unei mașini de spălat vase, rămâne o provocare dificilă și costisitoare. LeCun consideră că modelele actuale de inteligență artificială nu sunt suficiente pentru astfel de sarcini.

„Studiile de masterat în drept sunt în mare parte fără speranță pentru robotică. Afirmațiile că, prin simpla extindere a programelor de masterat în drept, vom ajunge cumva la o inteligență supraumană, pur și simplu nu se va întâmpla”, spune el.

Această perspectivă este împărtășită și de alți cercetători din domeniu. Ingmar Posner, profesor de Inteligență Artificială Aplicată la Universitatea Oxford și coordonator al Laboratorului de Inteligență Artificială Aplicată al instituției, susține că următoarea etapă a dezvoltării domeniului va presupune sisteme capabile să explice și să înțeleagă relațiile cauzale.

„Părerea mea este că următorul deceniu va fi cu adevărat despre sisteme care pot explica… Aveți nevoie de modele care să poată răspunde la întrebări precum: Ce contează? Ce cauzează? Ce s-ar întâmpla dacă aș face altceva, de exemplu, dacă aș întreprinde o acțiune diferită?”

Posner și echipa sa de aproximativ zece cercetători lucrează la o formă alternativă de inteligență artificială inclusă într-o categorie cunoscută sub numele de Modele Mondiale.

Modelele lumii, o direcție de cercetare pentru viitoarea IA

Conceptul de Modele Mondiale există de mai multe decenii, însă cercetările recente au fost influențate de o lucrare publicată în 2018 de David Ha și Jurgen Schmidhuber. Ideea centrală este că un sistem de inteligență artificială ar putea învăța să ia decizii folosind o simulare internă a modului în care funcționează lumea.

După 2018, această direcție a generat numeroase proiecte de cercetare, inclusiv modelul Dreamer World dezvoltat de Google. O variantă a acestui sistem a reușit să învețe să colecteze diamante în jocul video Minecraft prin imaginarea unor scenarii viitoare care să îi ajute procesul de decizie.

Posner speră că proiectul echipei sale va reprezenta o etapă suplimentară în această evoluție. El descrie sistemul ca fiind un „model mecanicist al lumii”, capabil să organizeze informațiile într-un mod mai eficient pentru utilizarea de către inteligența artificială.

„Aveți nevoie de sisteme capabile să compartimenteze și să organizeze cunoștințele astfel încât acestea să poată fi rechemate, combinate și modificate atunci când este necesar”, spune Posner.

Cercetătorul precizează că este dificil de estimat perioada necesară pentru dezvoltarea acestor modele. El amintește că, în 2017 sau 2018, mulți specialiști considerau că apariția unui sistem precum ChatGPT ar necesita decenii de cercetare.

Versiunea originală a ChatGPT a fost lansată în noiembrie 2022

Alte proiecte dedicate Modelelor Mondiale sunt dezvoltate de DeepMind, companie deținută de Alphabet, proprietarul Google, prin modelul Genie, iar compania londoneză Wayve lucrează la sistemul Gaia. Cercetătoarea Fei-Fei Li a fondat în 2023 compania World Labs, cu sediul în San Francisco, pentru dezvoltarea unor noi modele de inteligență artificială.

LeCun spune că AMI Labs va continua în acest an să perfecționeze propriul model de inteligență artificială și speră ca acesta să fie utilizat inițial în mediile industriale.

„În cele din urmă, vom avea un fel de sisteme de inteligență generice care pot fi aplicate la aproape orice în lume cu o pregătire minimă.”

Referitor la rolul oamenilor într-o lume în care roboții ar putea funcționa independent, LeCun afirmă că oamenii vor continua să stabilească obiectivele și direcțiile de dezvoltare.

„Vom avea în continuare nevoie de oameni pentru a-și da seama ce întrebări să pună, ce să construiască, ce să creeze, ceea ce este, de fapt, aspectul uman propriu-zis. Interacțiunea noastră cu viitoarele sisteme de inteligență artificială – chiar dacă acestea sunt mai inteligente decât noi – va fi similară interacțiunii dintre un căpitan de industrie sau un lider politic și echipa sa de asistenți – mulți dintre aceștia fiind mai inteligenți decât ei”, a concluzionat Yann LeCun.