«Глубокое изучение, категория алгоритмов искусственного интеллекта, положившая начало самой последней революции в этой области, сделала огромный шаг вперед в предоставлении машинам таких способностей к восприятию, как зрение. Однако она не смогла впитать в них более сложные рассуждения, основанные на концептуальной модели реальности. Другими словами, машины не понимают окружающий мир, что делает их неспособными к взаимодействию с ним», — отмечает Лекун.
Ребенок может различать слона, если увидит всего две фотографии, а ИИ нужны тысячи таких снимков. Подросток может научиться водить машину в течение 20 часов тренировок, а ИИ должен пройти десятки миллионов испытаний. Чтобы решить эту проблему, Ле Кун предлагает учить ИИ с помощью самоконтролируемого обучения.
Исследователь считает, что акценты в обучении должны быть изменены, а машина должна копировать методы обучения человека. «Все, чему мы учимся как люди, усваивается через самоконтроль. Лишь немногому обучаемся под контролем, все остальные знания мы укрепляем сами».
Лекун отмечает, что первый шаг к такому обучению — временное прогнозирование. Другими словами, к примеру, ученые должны обучать нейронные сети предсказывать вторую половину видео при просмотре первой части. «Это своего рода симуляция того, что происходит в голове. Следующая революция ИИ не будет контролироваться», — добавил он.