Глава AMI Labs объяснил, почему не использует термины AGI и «сверхинтеллект»
Александр ЛеБрун, CEO стартапа AMI Labs (основан Янном ЛеКуном), считает термины AGI и «сверхинтеллект» бесполезными маркетинговыми словами без чёткого определения. Вместо гонки за ярлыками компания сосредоточена на создании world models — AI, которые понимают физический мир и могут работать с роботами в реальных условиях, а не только предсказывать следующее слово в тексте.
Это редкий момент честности в индустрии, помешанной на хайпе: лидер крупного стартапа публично говорит, что AGI и «сверхинтеллект» — пустые маркетинговые термины. При этом AMI Labs показывает реальный путь к практическому AI через понимание физического мира, а не только текста — это может изменить робототехнику и производство.
Отказ от модных терминов
Александр ЛеБрун, CEO стартапа AMI Labs, созданного легендарным Янном ЛеКуном, публично дистанцировался от терминов AGI и «сверхинтеллект». «Мы никогда не использовали слово AGI. Я заметил, что никто больше его не использует — все переключились на "сверхинтеллект". В следующий раз переключатся на что-то ещё», — заявил он в интервью TechCrunch.
По мнению ЛеБруна, эти термины лишены чётких определений и служат скорее маркетинговым целям. Вместо погони за громкими ярлыками AMI Labs фокусируется на создании world models — систем, которые предсказывают не следующее слово, а следующее состояние физического мира.
World models против LLM
ЛеБрун проводит чёткое различие между языковыми моделями и моделями мира. LLM отлично работают с текстом, но «реально тупы в физическом мире». Если толкнуть стакан со стола, человек интуитивно знает, что он упадёт и разольётся — именно такую интуицию должны получить world models.
Технологии дополняют друг друга: LLM останутся лучшим инструментом для языка, а world models дадут AI понимание контекста и физической реальности. ЛеБрун сравнивает это с разными функциями человеческого мозга.
Роботы без мозгов
Главная область применения — робототехника. Современные роботы «полностью статичны», выполняют жёсткие программы и небезопасны. ЛеБрун приводит пример робота, который на публичном мероприятии ударил ребёнка: «Железо очень продвинутое, прогресс за последние месяцы невероятный, но мозгов нет».
Даже базовое «осознание контекста» от AI станет «огромной разницей для мира». Сегодня фабричные роботы справляются с повторяющимися задачами, но выведите их в открытую среду — домой или на улицу — и они не смогут безопасно работать.
Корейский плацдарм
ЛеБрун активно ищет партнёров в Азии, особенно в Южной Корее. Причина проста: мировая модель не может быть построена в лаборатории, нужен доступ к реальному миру — заводам, роботам, чипам. «Нам нужен доступ к реальному миру, и с партнёрами это проще», — объясняет CEO.
Корею он выбрал за два фактора: развитая индустрия в робототехнике, полупроводниках и производстве плюс скорость внедрения. «Корея была самым быстрым адаптером интернета 25 лет назад», а её $880-миллиардный план инвестиций в чипы и физический AI делает страну уникальной.
Никаких продуктов
Несмотря на звёздную команду (сооснователь — обладатель премии Тьюринга) и $1,03 млрд раунд в марте при оценке $3,5 млрд, у AMI Labs нет ни продукта, ни сроков. «Сделаем сюрприз, когда будем готовы», — всё, что обещает ЛеБрун.
Ключевые выводы
- CEO стартапа за миллиард критикует индустрию за погоню за модными терминами вместо решения реальных задач
- World models предсказывают физическое состояние мира, а не текст — принципиально другой подход к AI
- Современные роботы небезопасны и не понимают контекст — даже при продвинутом железе
- Обучение world model требует реального мира, а не лабораторий — отсюда фокус на партнёрства с индустрией
- Южная Корея становится ключевым плацдармом для AI в робототехнике благодаря индустриальной базе и скорости внедрения
Автор: Ксения Лаврова · Источник: TechCrunch AI
Приятно видеть, как кто-то из крупных игроков наконец-то говорит вслух то, о чём многие думают: AGI и «сверхинтеллект» — это маркетинговая шелуха без чёткого определения. Индустрия переключается с одного модного термина на другой каждые полгода, а реальной пользы ноль.
Что здесь действительно интересно — не слова, а подход AMI Labs. World models, которые понимают физику, а не просто болтают умно, — это логичное направление, если мы хотим роботов, которые не пинают детей на демонстрациях. Фокус на партнёрства с индустрией и реальным миром тоже звучит разумно: нельзя обучить модель физическому миру на синтетических данных. Но держите скептицизм включённым — у компании оценка $3,5 млрд, год после раунда, а продукта всё ещё нет. «Сделаем сюрприз» — это не план, а отговорка.
Комментарии