Yann LeCun يجمع أكثر من مليار دولار لتطوير AI يتجاوز نماذج اللغة
قال Yann LeCun لـ BBC إن نماذج اللغة الكبيرة ليست مسارا نحو ذكاء شبيه بالبشر أو الحيوانات لأنها لا تستطيع التعامل مع بيانات العالم الحقيقي. جمعت AMI Labs في باريس أكثر من مليار دولار وتطور JEPA، لكنها لم تسم العملاء الصناعيين الأوائل أو عقود النشر.
AMI Labs تستهدف AI للعالم المادي بعد جولة تأسيسية تتجاوز مليار دولار
تحاول شركة Advanced Machine Intelligence Labs الجديدة التي أسسها Yann LeCun في باريس نقل AI بعيدا عن التنبؤ اللغوي وحده نحو أنظمة تستطيع التفكير في العالم المادي.
ذكرت BBC أن AMI Labs جمعت أكثر من مليار دولار في وقت سابق من هذا العام في جولة تأسيسية شارك فيها مستثمرون من بينهم Nvidia والصندوق الذي يدير الثروة الخاصة لـ Jeff Bezos. ووصفت BBC الجولة بأنها واحدة من أكبر تمويلات الشركات الناشئة المبكرة في أوروبا.
قال LeCun، الذي عمل عقدا في Meta وكان كبير علماء AI فيها قبل أن يغادر في 2025، لـ BBC إن الأنظمة الحالية مثل ChatGPT وClaude وGemini لها استخدامات لكنها غير مبنية للتعامل مع مواقف معقدة في العالم الحقيقي. وقال إنها ليست مسارا نحو ذكاء شبيه بالبشر أو الحيوانات لأنها لا تستطيع التعامل مع بيانات العالم الحقيقي.
يدعم التمويل رهان AMI Labs على أن الروبوتات والأنظمة الصناعية تحتاج إلى نماذج تفهم السبب والفعل وعدم اليقين، لا إلى نماذج تولد لغة تبدو محتملة إحصائيا فقط.
JEPA تعتمد على التجريدات لا على توقع النص
قال LeCun إن AMI Labs تطور Joint Embedding Predictive Architecture أو JEPA. وقالت BBC إن النظام ينشئ تجريدات للعالم الحقيقي بحيث يستطيع AI تقييم النتائج المحتملة للأفعال من دون محاولة توقع كل تفصيل غير مهم.
استخدمت BBC مثال قلم متوازن على رأسه. يعرف الإنسان أنه سيسقط، لكنه لا يحتاج إلى معرفة الاتجاه الدقيق. حجة LeCun هي أن نموذج اللغة قد يحاول توقع حدث تال واحد من أنماط التدريب، بينما يحتاج نموذج العالم المادي إلى معرفة أي عدم يقين يمكن تجاهله.
الصلة بالروبوتات مباشرة. ذكرت BBC أن مليارات الدولارات ذهبت إلى الروبوتات البشرية، لكن مهام منزلية مثل الكي أو ترتيب غسالة الصحون ما زالت صعبة ومكلفة التدريب. وقال LeCun إن نماذج اللغة الكبيرة شبه ميؤوس منها في الروبوتات ورفض الادعاء بأن توسيعها وحده سينتج ذكاء يفوق البشر.
الفارق عملي للشركات التي تبني الروبوتات. يستطيع نموذج اللغة إنتاج جملة محتملة بعد قراءة نص، لكن الروبوت يحتاج إلى نموذج يقرر أي التفاصيل المادية مهمة قبل أن يتحرك. في مثال القلم، المعرفة المفيدة هي أن القلم سيسقط، لا تخمين دقيق لاتجاه السقوط.
قال Ingmar Posner، أستاذ Applied Artificial Intelligence في Oxford University ومدير Applied AI Lab فيها، إن العقد المقبل سيحتاج إلى أنظمة تستطيع شرح ما المهم، وما الذي يسبب ماذا، وماذا سيحدث بعد فعل مختلف.
نماذج العالم تضيف سباقا بحثيا حول الروبوتات
قال Posner لـ BBC إن فريقه المؤلف من نحو 10 باحثين أمضى أربع سنوات في العمل على نهج AI بديل ضمن الفئة الواسعة لنماذج العالم. وقال إن الهدف هو تنظيم المعرفة بحيث يمكن استدعاؤها ودمجها وتعديلها عند الحاجة.
ذكرت BBC أن ورقة مؤثرة في 2018 كتبها David Ha وJurgen Schmidhuber ساعدت في إلهام الموجة الحالية من العمل على نماذج العالم. وذكرت BBC أيضا Dreamer World Model من Google، ونموذج Genie من DeepMind، ونظام Gaia من Wayve في لندن، وWorld Labs التي أسستها Fei-Fei Li في San Francisco في 2023.
قال Posner إنه من الصعب توقع المدة التي ستحتاج إليها هذه النماذج حتى تنضج. وذكرت BBC أن كثيرين في 2017 أو 2018 كانوا سيتوقعون أن نظاما شبيها بـ ChatGPT يحتاج إلى عقود، قبل أن تطلق النسخة الأصلية من ChatGPT في نوفمبر 2022.
تدخل AMI Labs مسارا بحثيا مزدحما، لا فئة تجارية مكتملة. المشكلة المشتركة هي ما إذا كان AI يستطيع استخدام تمثيل داخلي للعالم لتخطيط الأفعال قبل اختبارها في بيئات مادية باهظة أو غير آمنة.
قال LeCun إن AMI Labs ستمضي بقية هذا العام في تحسين نموذجها وتأمل استخدامه في العام المقبل، أولا في بيئات صناعية. ولم تسم AMI Labs عملاء أو قيم عقود أو مواقع نشر أو شهادات سلامة أو تاريخا مؤكدا لأول طرح صناعي.
Summary version for Medium
Yann LeCun’s AMI Labs Raises $1bn For AI Beyond Language Models
What the announcement means beyond the headline
Quick Summary: Yann LeCun told BBC that large language models are not a path to human-like or animal-like intelligence because they cannot deal with real-world data. His Paris-based AMI Labs has raised more than $1bn and is developing JEPA, but it has not named first industrial customers or deployment contracts.
AMI Labs Targets Physical-World AI After $1bn Seed Round
Yann LeCun's new Paris-based company, Advanced Machine Intelligence Labs, is trying to move artificial intelligence away from language-only prediction and towards systems that can reason about the physical world. BBC reported that AMI Labs raised more than $1bn earlier this year in a seed round backed by investors including Nvidia and the fund that manages Jeff Bezos' private wealth.
JEPA Is Built Around Abstractions Rather Than Text Prediction
LeCun said AMI Labs is developing Joint Embedding Predictive Architecture, or JEPA.
- Point 1: The central topic is ai, with the announcement framed around concrete operating detail.
- Point 2: BBC said the system creates abstractions of the real world so an AI can assess possible outcomes of actions without trying to predict every irrelevant detail.
The important shift is not the AI label, but the operating boundary it creates for teams.
World Models Add A Research Race Around Robotics
Posner told BBC that his team of around 10 researchers has spent four years working on an alternative AI approach in the broad category of world models. He said the goal is to structure knowledge so it can be recalled, combined and modified when needed.
Read the Full Deep Dive
Want to explore the complete technical analysis, enterprise trade-offs, and detailed metrics?
Read the full article originally published at SendTech Times
