Стартап Logical Intelligence представил энергетическую модель рассуждений как альтернативу языковым моделям

21 января стартап Logical Intelligence из Сан-Франциско пригласил Янна ЛеКуна в совет директоров. Компания заявляет, что создала принципиально иную форму искусственного интеллекта, способную эффективнее обучаться, анализировать данные и исправлять собственные ошибки. В основе разработки лежит теория, которую ЛеКун сформулировал двадцать лет назад.

Как работает энергетическая модель рассуждений

Logical Intelligence разработала так называемую энергетическую модель рассуждений (EBM). В отличие от языковых моделей, которые предсказывают наиболее вероятное следующее слово, EBM воспринимает набор параметров — например, правила судоку — и выполняет задачу в рамках этих ограничений. Такой подход предположительно устраняет ошибки и требует значительно меньше вычислительных ресурсов, поскольку исключает необходимость в многочисленных попытках и проверках.

Дебютная модель стартапа Kona 1.0 решает судоку в несколько раз быстрее ведущих языковых моделей, работая всего на одном графическом процессоре Nvidia H100. Об этом в интервью WIRED рассказала основательница и CEO компании Ив Бодня. При тестировании языковым моделям блокировали доступ к кодингу, который позволил бы «взломать» головоломку методом перебора.

Практическое применение новой технологии

Компания позиционирует себя как первую, кто построил работающую энергетическую модель рассуждений — до этого концепция существовала только в академической теории. Kona предназначена для решения сложных задач вроде оптимизации энергосетей или автоматизации производственных процессов в условиях нулевой толерантности к ошибкам.

«Ни одна из этих задач не связана с языком. Это всё что угодно, только не язык», — подчеркивает Бодня.

Отличия от языковых моделей

По словам Бодни, языковые модели представляют собой игру в угадайку. Нейросеть обучают на огромных объемах данных из интернета, пытаясь научить её имитировать человеческую коммуникацию. Но язык — это лишь проявление того, что происходит в мозге. Рассуждения происходят в абстрактном пространстве, которое затем декодируется в слова.

«Люди пытаются реверсивно спроектировать интеллект через имитацию интеллекта. Представьте лекцию по математике, где вместо понимания концепции умножения вы наблюдаете за последовательностью слов профессора», — объясняет основательница.

Энергетическая модель рассуждений способна к самокоррекции. Бодня сравнивает это с восхождением на Эверест: если языковая модель движется в одном направлении и не может отклониться до завершения задачи, то EBM видит карту целиком, оценивает несколько маршрутов одновременно и при встрече с препятствием выбирает альтернативный путь.

Данные для обучения и применение в бизнесе

Модель содержит менее 200 миллионов параметров, что позволяет обучать её очень быстро. Logical Intelligence не создает универсальную модель для всех задач, а разрабатывает отдельные специализированные модели для каждого бизнеса с индивидуальными данными.

Обучение происходит на частичных данных, так называемых sparse data. Модель извлекает полную информацию из неполных данных — как если бы, научившись рисовать кошку, вы могли экстраполировать знания на рисование собаки.

Перспективные отрасли для внедрения

Особый интерес представляет энергетический сектор. В режиме реального времени требуется обрабатывать множество переменных и распределять энергию соответственно. Сейчас это делают люди, но процесс можно автоматизировать.

Также компания видит потенциал в фармакологии — разработке лекарств, онкологии и других областях, требующих обработки сложных данных. Logical Intelligence ведет переговоры с крупнейшими производителями чипов и операторами дата-центров.

Сотрудничество с AMI Labs

Бодня ожидает тесного взаимодействия с AMI Labs — парижским стартапом, который недавно запустил ЛеКун. AMI Labs разрабатывает world model — модель мира, способную распознавать физические измерения, демонстрировать устойчивую память и прогнозировать результаты своих действий.

По мнению Бодни, путь к AGI начинается с наслоения разных типов ИИ: языковые модели будут взаимодействовать с людьми на естественном языке, энергетическая модель рассуждений возьмет на себя аналитические задачи, а world models помогут роботам действовать в трехмерном пространстве.

Вопрос финансирования и открытого кода

Компания сейчас ищет инвестиции для масштабирования. Средства пойдут на развитие модели, тестирование в разных сценариях использования и формирование команд для работы с партнерами.

Logical Intelligence не планирует делать Kona открытым кодом в ближайшее время. Бодня объясняет это ответственностью за создаваемую технологию: «Это реальный шаг к AGI. Нужно понять, насколько это безопасно, каковы возможности и где границы. Я хочу быть ответственным родителем».

Основательница видит AGI как экосистему совместимых моделей ИИ, которые служат миру и людям максимально продуктивно и безопасно. Это требует способности к самовыравниванию, самооценке, планированию — без места для галлюцинаций.

Важная часть миссии компании — образовательная. Бодня убеждена, что люди должны понимать: существуют разные формы искусственного интеллекта, не обязательно основанные на тексте. «Люди говорят, что мы в пузыре ИИ. Но это не так. Мы в пузыре языковых моделей», — заключает она.

Появление работающей энергетической модели рассуждений открывает новые возможности для автоматизации бизнес-процессов в условиях, где ошибки недопустимы. Если ваша компания работает с задачами оптимизации, анализа сложных данных или требует высокоточных вычислений, подобные технологии могут быть интегрированы в кастомные решения. Компания Фабио Де Лука специализируется на разработке автоматизаций и продуктов с использованием передовых AI-инструментов, включая системы анализа данных и принятия решений. Мы можем помочь адаптировать такие подходы под специфику вашего бизнеса.