Yann LeCun zatražio milijardu dolara za AI koja razumije stvarni svijet

Pariz, 23. mart 2026. — Yann LeCun, poznati znanstvenik i dobitnik Turingove nagrade, nedavno je potvrdio da je njegova nova tvrtka Advanced Machine Intelligence (AMI) prikupila više od milijardu dolara. Ovaj iznos, koji je potaknut državnim fondom iz Ujedinjenih Arapskih Emirata i skupinom...

17674079744698

Pariz, 23. mart 2026. — Yann LeCun, poznati znanstvenik i dobitnik Turingove nagrade, nedavno je potvrdio da je njegova nova tvrtka Advanced Machine Intelligence (AMI) prikupila više od milijardu dolara. Ovaj iznos, koji je potaknut državnim fondom iz Ujedinjenih Arapskih Emirata i skupinom europskih osiguravajućih društava, predstavlja jedan od najvećih početnih ulaganja u europskoj tehnološkoj povijesti. AMI se zalaže za razvoj umjetne inteligencije koja ne samo da generira tekst, već i razumije fizičke zakone i interakcije u stvarnom svijetu.

Zašto LeCun smatra da je trenutni pristup ograničen

LeCun je već više puta isticao da veliki jezični modeli (LLM) djeluju kao „straničari iz interneta“. Oni su izuzetno sposobni predvidjeti sljedeću riječ, ali ne posjeduju stvarno razumijevanje fizičkih pojmova. U eksperimentu u kojem je GPT‑5 odgovorio na 62 % pitanja iz fizike, uočeno je da model ne može predvidjeti, na primjer, hoće li se stog knjiga prevrnuti ili koliko će kotač bicikla naginjati kada vozač pomakne težinu.

Ove nedostatke LeCun vidi kao ključne prepreke za primjenu AI u robotici, autonomnom upravljanju vozilima ili upravljanju energetskim mrežama. Stoga je odlučio usmjeriti resurse na razvoj svjetskih modela, sustava koji kontinuirano ažuriraju internu simulaciju stvarnosti i koriste je za planiranje, raspravljanje i prilagodbu.

AMI: novi model za razumijevanje svijeta

U 120‑straniom tehničkom prospectusu, koji je podijeljen s investitorima, opisano je četiri faze razvoja:

  1. Perceptualna apstrakcija – pretvaranje podataka iz senzora u smislene reprezentacije.
  2. Simulacijska integracija – izgradnja internih modela fizike i dinamike.
  3. Planiranje i rasprava – korištenje simulacije za donošenje odluka.
  4. Učenje i prilagodba – kontinuirano usavršavanje modela na temelju novih podataka.

Ključna razlika između AMI‑a i tradicionalnih LLM‑ova je fokus na realne interakcije umjesto na tekstualne obrasce. Umjetna inteligencija koja može predvidjeti kako će se objekt ponašati u određenim uvjetima predstavlja značajan pomak prema

Odgovori

Vaša adresa e-pošte neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa * (obavezno)