Yann LeCun, uno dei pionieri dell’intelligenza artificiale e vincitore del premio Turing, ha recentemente espresso il suo scetticismo riguardo all’evoluzione degli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). In un’intervista, ha dichiarato: “Non sono più così interessato agli LLM”, evidenziando la sua crescente delusione per l’orientamento attuale della ricerca nell’intelligenza artificiale.
LeCun ha sottolineato che, nonostante gli avanzamenti tecnologici, gli LLM continuano a presentare limitazioni significative, come la mancanza di comprensione semantica profonda e la difficoltà nel ragionamento logico. Secondo lui, questi modelli, pur essendo straordinari nel generare testo coerente, non possiedono una vera comprensione del contenuto che producono.
Il suo disinteresse per gli LLM riflette una visione più ampia sulla direzione futura dell’intelligenza artificiale. LeCun ha suggerito che la ricerca dovrebbe concentrarsi su approcci che integrino l’apprendimento supervisionato con l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo, mirando a sviluppare sistemi che possano apprendere in modo più simile agli esseri umani, con una comprensione semantica e una capacità di ragionamento più avanzate.
Inoltre, LeCun ha espresso preoccupazione per l’attuale enfasi sulla scalabilità degli LLM, che spesso porta a trascurare aspetti fondamentali come l’efficienza energetica e la sostenibilità dei modelli. Ha avvertito che questa corsa alla dimensione potrebbe non essere la strada giusta per raggiungere una vera intelligenza artificiale generale.